Mining and checking object behavior

This thesis introduces a novel approach to modeling the behavior of programs at runtime. We leverage the structure of object-oriented programs to derive models that describe the behavior of individual objects. Our approach mines object behavior models, finite state automata where states correspond to different states of an object, and transitions are caused by method invocations. Such models capture the effects of method invocations on an object';s state. To our knowledge, our approach is the first to combine the control-flow with information about the values of variables. Our ADABU tool is able to mine object behavior models from the executions of large interactive JAVA programs. To investigate the usefulness of our technique, we study two different applications of object behavior models: Mining Specifications Many existing verification techniques are difficult to apply because in practice the necessary specifications are missing. We use ADABU to automatically mine specifications from the execution of test suites. To enrich these specifications, our TAUTOKO tool systematically generates test cases that exercise previously uncovered behavior. Our results show that, when fed into a typestate verifier, such enriched specifications are able to detect more bugs than the original versions. Generating Fixes We present PACHIKA, a tool to automatically generate possible fixes for failing program runs. Our approach uses object behavior models to compare passing and failing runs. Differences in the models both point to anomalies and suggest possible ways to fix the anomaly. In a controlled experiment, PACHIKA was able to synthesize fixes for real bugs mined from the history of two open-source projects. Diese Arbeit stellt einen neuen Ansatz zur Modellierung des Verhaltens eines Programmes zur Laufzeit vor. Wir nutzen die Struktur Objektorientierter Programme aus um Modelle zu erzeugen, die das Verhalten einzelner Objekte beschreiben. Unser Ansatz generiert Objektverhaltensmodelle, endliche Automaten deren Zustande unterschiedlichen Zustanden des Objektes entsprechen. Zustandsubergange im Automaten werden durch Methodenaufrufe ausgelost. Diese Modelle erfassen die Auswirkungen von Methodenaufrufen auf den Zustand eines Objektes. Nach unserem Kenntnisstand ist unser Ansatz der Erste, der Informationen uber den Kontrollfluss eines Programms mit den Werten von Variablen kombiniert. Unser ADABU Prototyp ist in der Lage, Objektverhaltensmodelle von Ausfuhrungen groser JAVA Programme zu lernen. Um die Anwendbarkeit unseres Ansatzes in der Praxis zu untersuchen, haben wir zwei unterschiedliche Anwendungen von Objektverhaltensmodellen untersucht: Lernen von Spezifikationen: Viele Ansatze zur Programmverifikation sind in der Praxis schwierig zu verwenden, da die notwendigen Spezifikationen fehlen. Wir verwenden ADABU um Spezifikationen von der Ausfuhrung automatischer Tests zu lernen. Um die Spezifikationen zu vervollstandigen generiert der TAUTOKO Prototyp systematisch Tests, die gezielt neues Verhalten abtesten. Unsere Ergebnisse zeigen, dass derart vervollstandigte Spezifikationen fur ein spezielles Verifikationsverfahren namens ';Typestate Verification'; wesentlich mehr Fehler finden als die ursprunglichen Spezifikationen. Automatische Programmkorrektur: Wir stellen PACHIKA vor, ein Werkzeug das automatisch mogliche Programmkorrekturen fur fehlerhafte Programmlaufe vorschlagt. Unser Ansatz verwendet Objektverhaltensmodelle um das Verhalten von normalen und fehlerhaften Laufen zu vergleichen. Unterschiede in den Modellen weisen auf Anomalien hin und zeigen mogliche Korrekturen auf. In einem kontrollierten Experiment war PACHIKA in der Lage, Korrekturen fur echte Fehler aus der Versionsgeschichte zweier quelloffener Programme zu generieren.