Neural Fault Injection: Generating Software Faults from Natural Language
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Cotroneo, Domenico, Liguori, Pietro |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
PyResBugs: A Dataset of Residual Python Bugs for Natural Language-Driven Fault Injection
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025)
Human-Written vs. AI-Generated Code: A Large-Scale Study of Defects, Vulnerabilities, and Complexity
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing AI-based Generation of Software Exploits with Contextual Information
di: Liguori, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liguori, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeVAIC: A Tool for Security Assessment of AI-generated Code
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2024)
Quality In, Quality Out: Investigating Training Data's Role in AI Code Generation
di: Improta, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Improta, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)
AI Code Generators for Security: Friend or Foe?
di: Natella, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Natella, Roberto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Automating the Correctness Assessment of AI-generated Code for Security Contexts
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2023)
LLMs-Powered Real-Time Fault Injection: An Approach Toward Intelligent Fault Test Cases Generation
di: Abboush, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Abboush, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Makes Software Bugs Escape Testing? Evidence from a Large-Scale Empirical Study
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2026)
Towards a Fault-Injection Benchmarking Suite
di: Wang, Tianhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tianhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
The Power of Words: Generating PowerShell Attacks from Natural Language
di: Liguori, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liguori, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2024)
Statistical-Based Metric Threshold Setting Method for Software Fault Prediction in Firmware Projects: An Industrial Experience
di: De Luca, Marco, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Luca, Marco, et al.
Pubblicazione: (2026)
Will It Break in Production? Metric-Driven Prediction of Residual Defects in Python Systems
di: De Rosa, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: De Rosa, Giuseppe, et al.
Pubblicazione: (2026)
Can My Microservice Tolerate an Unreliable Database? Resilience Testing with Fault Injection and Visualization
di: Assad, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Assad, Michael, et al.
Pubblicazione: (2024)
Object Oriented-Based Metrics to Predict Fault Proneness in Software Design
di: Mir, Areeb Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mir, Areeb Ahmed, et al.
Pubblicazione: (2025)
FastFI: Enhancing API Call-Site Robustness in Microservice-Based Systems with Fault Injection
di: Tan, Yuzhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tan, Yuzhen, et al.
Pubblicazione: (2026)
Software Fault Localization Based on Multi-objective Feature Fusion and Deep Learning
di: Hu, Xiaolei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Xiaolei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Do Internal Software Metrics Have Relationship with Fault-proneness and Change-proneness?
di: Rahman, Md. Masudur, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rahman, Md. Masudur, et al.
Pubblicazione: (2023)
Real Faults in Model Context Protocol (MCP) Software: a Comprehensive Taxonomy
di: Taraghi, Mina, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Taraghi, Mina, et al.
Pubblicazione: (2026)
SBEST: Spectrum-Based Fault Localization Without Fault-Triggering Tests
di: Rafi, Md Nakhla, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rafi, Md Nakhla, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data Mining-Based Techniques for Software Fault Localization
di: Cellier, Peggy, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cellier, Peggy, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Feature-Driven Framework for Software Fault Prediction
di: Ghazi, Ahmad Nauman, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ghazi, Ahmad Nauman, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Symbolic Execution of Software under Fault Attacks
di: Fang, Yuzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Yuzhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Impact of Large Language Models of Code on Fault Localization
di: Ji, Suhwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ji, Suhwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Large Language Models for Fault Localization: An Empirical Study
di: Xiao, YingJian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiao, YingJian, et al.
Pubblicazione: (2025)
FGIT: Fault-Guided Fine-Tuning for Code Generation
di: Fan, Lishui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fan, Lishui, et al.
Pubblicazione: (2025)
GenFair: Systematic Test Generation for Fairness Fault Detection in Large Language Models
di: Srinivasan, Madhusudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Srinivasan, Madhusudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Investigating Reproducibility in Deep Learning-Based Software Fault Prediction
di: Mukhtar, Adil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mukhtar, Adil, et al.
Pubblicazione: (2024)
MAS-FIRE: Fault Injection and Reliability Evaluation for LLM-Based Multi-Agent Systems
di: Jia, Jin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Jia, Jin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhancing IR-based Fault Localization using Large Language Models
di: Shao, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shao, Shuai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Testing for Fault Diversity in Reinforcement Learning
di: Mazouni, Quentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mazouni, Quentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FaultLine: Automated Proof-of-Vulnerability Generation Using LLM Agents
di: Nitin, Vikram, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nitin, Vikram, et al.
Pubblicazione: (2025)
Improved Detection and Diagnosis of Faults in Deep Neural Networks Using Hierarchical and Explainable Classification
di: Jahan, Sigma, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jahan, Sigma, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fault Localization from the Semantic Code Search Perspective
di: Qin, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Qin, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fault Localization in Deep Learning-based Software: A System-level Approach
di: Morovati, Mohammad Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Morovati, Mohammad Mehdi, et al.
Pubblicazione: (2024)
AutoEmpirical: LLM-Based Automated Research for Empirical Software Fault Analysis
di: Yu, Jiongchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Jiongchi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the Potential and Limitations of Large Language Models for Novice Program Fault Localization
di: Xu, Hexiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Hexiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explaining Code Risk in OSS: Towards LLM-Generated Fault Prediction Interpretations
di: Adejumo, Elijah Kayode, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Adejumo, Elijah Kayode, et al.
Pubblicazione: (2025)
On Applying Bandit Algorithm to Fault Localization Techniques
di: Nakao, Masato, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nakao, Masato, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study of Fault Localization in Python Programs
di: Rezaalipour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rezaalipour, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
PyResBugs: A Dataset of Residual Python Bugs for Natural Language-Driven Fault Injection
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Human-Written vs. AI-Generated Code: A Large-Scale Study of Defects, Vulnerabilities, and Complexity
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Enhancing AI-based Generation of Software Exploits with Contextual Information
di: Liguori, Pietro, et al.
Pubblicazione: (2024) -
DeVAIC: A Tool for Security Assessment of AI-generated Code
di: Cotroneo, Domenico, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Quality In, Quality Out: Investigating Training Data's Role in AI Code Generation
di: Improta, Cristina, et al.
Pubblicazione: (2025)