An Empirical Study of Suppressed Static Analysis Warnings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Scalable static analyzers are popular tools for finding incorrect, inefficient, insecure, and hard-to-maintain code early during the development process. Because not all warnings reported by a static analyzer are immediately useful to developers, many static analyzers provide a way to suppress warnings, e.g., in the form of special comments added into the code. Such suppressions are an important mechanism at the interface between static analyzers and software developers, but little is currently known about them. This paper presents the first in-depth empirical study of suppressions of static analysis warnings, addressing questions about the prevalence of suppressions, their evolution over time, the relationship between suppressions and warnings, and the reasons for using suppressions. We answer these questions by studying projects written in three popular languages and suppressions for warnings by four popular static analyzers. Our findings show that (i) suppressions are relatively common, e.g., with a total of 7,357 suppressions in 46 Python projects, (ii) the number of suppressions in a project tends to continuously increase over time, (iii) surprisingly, 50.8% of all suppressions do not affect any warning and hence are practically useless, (iv) some suppressions, including useless ones, may unintentionally hide future warnings, and (v) common reasons for introducing suppressions include false positives, suboptimal configurations of the static analyzer, and misleading warning messages. These results have actionable implications, e.g., that developers should be made aware of useless suppressions and the potential risk of unintentional suppressing, that static analyzers should provide better warning messages, and that static analyzers should separately categorize warnings from third-party libraries.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle