《软件学报》专题征文——数据驱动的软件缺陷检测、定位与修复

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《软件学报》专题征文——数据驱动的软件缺陷检测、定位与修复

近年来，软件系统为了应对现代应用在复杂性、可靠性及安全性等方面提出的全生命周期保障挑战，在缺陷治理领域产生了新的发展趋势，主要体现在以下三个方面：(1) 软件规模的持续增长与代码形态的多样化给缺陷治理带来了全新的挑战；(2) 敏捷开发与持续集成对缺陷检测、定位与修复的自动化能力提出了全新的要求；(3) 大语言模型与神经符号融合等人工智能技术的突破为软件测试与演化带来了全新的机会。因此，需要利用和发展现有软件工程理论，构建形成新的技术框架与系统经验。然而，在如何深度融合人工智能与数据科学技术，解决软件缺陷治理中遇到的各类与跨库关联、语义理解、根因推断相关的痛点、难点问题，仍有很大的研究空间。

本专刊旨在汇聚学术界与工业界在数据科学、机器学习及人工智能技术驱动下的软件缺陷治理最新研究成果。我们诚邀探讨软件缺陷全生命周期自动化技术的原创性论文，涵盖的主题从高质量、标注完善的公开数据集建设及基于缺陷库的经验软件工程研究出发，延伸至智能化的缺陷检测、定位与修复技术。在缺陷检测方面，重点关注基于深度学习的静态分析、测试用例自动化生成与排序、测试预言生成、针对特定类型漏洞的数据驱动模型，以及大语言模型在零/小样本场景下的应用；在缺陷定位领域，涵盖基于大模型的定位技术、缺陷报告自动复现、智能化改进的SBFL/MBFL方法、多模态数据融合定位及基于因果推断的根因分析；在自动化修复方面，则聚焦于基于生成式AI与数据驱动的补丁生成、候选补丁排序、结合静态分析的修复技术及相关经验分析。

经过第一轮评审的论文作者需要参加Chinasoft 2026会议并到会报告，之后特约编辑和编辑部根据复审情况和会议报告情况决定文章的最终结果，专刊将在2027年第7期出版。读者群体包括软件工程、数据挖掘、人工智能等多个领域的研究人员和工程人员。

专刊题目：数据驱动的软件缺陷检测、定位与修复
特约编辑：姜艳杰（天津大学）刘辉（北京理工大学）窦文生（中国科学院软件研究所）钟浩（上海交通大学）张路（北京大学）
出版时间：2027年第7期

一、征文范围
包括但不限于以下主题：
（1）软件缺陷数据集与经验软件工程：

· 高质量、标注完善的软件缺陷公开数据集建设

· 基于缺陷库的经验软件工程

（2）缺陷检测 (Bug Detection)：
· 基于深度学习的静态代码分析
· 测试用例生成
· 测试用例排序
· 测试预言的自动生成
· 针对特定漏洞（如并发缺陷、内存泄漏）的数据驱动检测模型。
· 大语言模型（LLM）在零样本/小样本缺陷识别中的应用。
（3）缺陷定位 (Fault Localization)：
· 基于大模型的软件缺陷定位
· 缺陷报告的自动复现
· 基于频谱（SBFL）与基于变异（MBFL）的智能化改进
· 多模态数据融合（日志、轨迹、代码）的精确定位技术
· 基于因果推断的缺陷根因分析
（4）自动化修复 (Automated Program Repair, APR)：
· 基于生成式 AI 的代码补丁自动生成
· 程序自动修复的经验分析
· 基于台面静态分析的程序自动修复
· 数据驱动的补丁自动生成方法
· 基于LLM的候选补丁排序

二、投稿要求
1. 投稿方式：采用“软件学报在线投稿系统”(http://www.jos.org.cn)投稿。投稿时请选择投稿类型为“专刊投稿”，并在备注栏中注明“数据驱动的软件缺陷检测、定位与修复”字样。
2. 稿件格式：参照《软件学报》论文格式(网站上提供了论文模版，可下载)。
3. 投稿文章未在正式出版物上发表过，也不在其他刊物或会议的审稿过程中，不存在一稿多投现象；保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)。
4. 其他事项请参阅投稿指南http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_fixed_content.aspx?id=instructions
5. 投稿作者需提交投稿声明；专刊投稿文章不收审理费。录用刊发文章收取软件学报标准版面费。发表之后，将按软件学报标准支付稿酬，并赠送样刊。
6. 通过第一轮评审的论文作者，需在Chinasoft 2026上做学术报告，根据论文修改情况和会议报告情况终审确定是否录用。

三、重要时间
收稿截稿时间：2026年8月17日
第一轮结果通知日期：2026年10月6日
提交修改稿时间：2026年10月21日
ChinaSoft 2026作报告日期：2026年11月6-8日
最终结果通知：2026年11月30日
出版时间：2027年第7期