软件工程实验室简介
复旦大学软件工程实验室（暨CodeWisdom研究团队）隶属计算机科学技术学院，位于复旦大学江湾校区二号交叉学科楼2楼D区，现有教授2名、副教授4名、青年副研究员2名、讲师1名、博士后2名。实验室长期从事软件工程方法、系统软件技术以及软件技术产业化应用等方面的研究和实践工作，当前主要围绕数据驱动的软件智能化开发与运维、智能化系统中的软件工程和系统工程问题开展研究，同时关注于国产基础软件以及智能汽车、智慧城市、智能机器人等新型泛在计算软件系统。
实验室的研究工作得到了科技部重点研发计划、科技创新2030重大项目及863项目、自然科学基金项目的支持。近年来，实验室已经在ICSE、FSE、ISSTA、ASE、CSCW等软件工程领域著名国际会议，IEEE/ACM Transactions等国际期刊，以及中国科学、计算机学报、软件学报、电子学报、计算机研究与发展等国内权威期刊上发表了一系列研究论文，获得ICSM 2011最佳论文奖、ACM SIGSOFT杰出论文奖（ASE 2018/2021、ICPC 2022）、IEEE TCSE杰出论文奖（ICSME 2018/2019/2020、SANER 2023）、IEEE Transactions on Software Engineering年度最佳论文奖（2018）。在计算机领域公认的国际专业排名CSRankings上，复旦大学软件工程排名全球第12、中国大陆第4。
实验室与工业界开展了广泛的交流与合作，并建立了校企合作联合实验室，软件开发质量与效能分析、软件智能化开发、云原生与智能化运维、软件供应链安全、程序分析与缺陷检测等方面的研究成果在多家企业进行了成功应用。
近期成果
第33届ISSTA(International Symposium on Software Testing and Analysis)即软件测试和分析国际研讨会将于 2024年9月16日—20日在奥地利的维也纳理工大学举行。ISSTA是全球软件测试和分析领域的顶尖研究研讨会，旨在推动软件测试与分析领域的前沿研究和创新。
ISSTA在中国计算机学会（CCF）推荐会议列表中被列为 A 类会议。复旦大学软件工程实验室2篇论文被 ISSTA 2024录用，下面是论文列表及介绍。
01
1.1
论文标题DiaVio: LLM-Empowered Diagnosis of Safety Violations in ADS Simulation Testing
1.2
论文作者
You Lu, Yifan Tian, Yuyang Bi, Bihuan Chen, Xin Peng
1.3
论文简介
仿真测试已被工业界广泛采用，以确保自动驾驶系统（ADS）的安全。学术界和工业界已经提出了许多基于场景的测试方法来生成用于仿真测试的不同驾驶场景，并发现车辆违规行为。然而，目前并没有自动化的方法来诊断这些违规行为是否是由ADS引起的。因此，测试人员需要付出很大的代价来手动诊断违规行为。为了解决这一问题，本研究提出了一种利用大语言模型（LLM）来自动诊断仿真测试中车辆违规行为的方法DiaVio。该方法建立在新的特定领域描述语言之上，以协调用自然语言描述的现实世界事故报告和仿真测试中的违规场景。DiaVio使用真实事故报告对基础LLM进行微调来学习诊断能力，并使用微调后的LLM来诊断仿真测试中的违规场景。我们使用AV-Fuzzer和DriveFuzz两个仿真测试工具在Apollo和Behavior Agent两个ADS上验证了DiaVio在仿真测试违规诊断方面的有效性和效率。
2.1
论文标题
Extracting Critical Changes for Real-World Bugs with Dependency-Sensitive Delta Debugging
2.2
论文作者
Xuezhi Song, Yijian Wu, Shuning Liu, Bihuan Chen, Yun Lin, Xin Peng
2.3
论文简介
增量调试（Delta Debugging，简称DD）是一种自动化定位引入缺陷变更的经典方法。但现有的DD方法未能充分利用代码变更之间的依赖关系，且无法发现和修复错误或缺失依赖关系，造成DD的效果和效率受到很大的限制。为了解决这一问题，此项研究工作提出了一种依赖敏感的增量调试方法。该方法通过概率模型动态地对代码变更之间的依赖关系进行建模，有效地解决了因未能识别代码间错误或缺失的依赖关系而导致的误报问题。此外，该工作还设计了一种融合多策略的元素选择机制，显著提高了增量调试的迭代效率。通过大量的实验证明，该工作的方法能够在开源项目中更加精准和高效地定位引入缺陷的代码变更。