Buchumschlag

Demystifying and Assessing Code Understandability in Java Decompilation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Qin, Ruixin, Xiong, Yifan, Lu, Yifei, Pan, Minxue
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Beyond Code Generation: Assessing Code LLM Maturity with Postconditions
von: He, Fusen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ReF Decompile: Relabeling and Function Call Enhanced Decompile
von: Feng, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DecompileBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Decompilers in Real-World Scenarios
von: Gao, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is This the Same Code? A Comprehensive Study of Decompilation Techniques for WebAssembly Binaries
von: Wu, Wei-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SK2Decompile: LLM-based Two-Phase Binary Decompilation from Skeleton to Skin
von: Tan, Hanzhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decompile-Bench: Million-Scale Binary-Source Function Pairs for Real-World Binary Decompilation
von: Tan, Hanzhuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Superset Decompilation
von: Liu, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Idioms: Neural Decompilation With Joint Code and Type Definition Prediction
von: Dramko, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Constraint-Guided Multi-Agent Decompilation for Executable Binary Recovery
von: Zhang, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Demystifying Device-specific Compatibility Issues in Android Apps
von: Chen, Junfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Acknowledging Good Java Code with Code Perfumes
von: Straubinger, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PCodeTrans: Translate Decompiled Pseudocode to Compilable and Executable Equivalent
von: Cui, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CodableLLM: Automating Decompiled and Source Code Mapping for LLM Dataset Generation
von: Manuel, Dylan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Serializing Java Objects in Plain Code
von: Wachter, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

TransLibEval: Demystify Large Language Models' Capability in Third-party Library-targeted Code Translation
von: Xue, Pengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Self-Constructed Context Decompilation with Fined-grained Alignment Enhancement
von: Feng, Yunlong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The CodeInverter Suite: Control-Flow and Data-Mapping Augmented Binary Decompilation with LLMs
von: Liu, Peipei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCRIBE: Practical Static Binary Patching via Binary-Aware Recompilation of Decompiled Code
von: Dai, Han, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SALT4Decompile: Inferring Source-level Abstract Logic Tree for LLM-Based Binary Decompilation
von: Wang, Yongpan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Detection of Technical Debt in Java Source Code
von: Hai, Nam Le, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CodeMMLU: A Multi-Task Benchmark for Assessing Code Understanding & Reasoning Capabilities of CodeLLMs
von: Manh, Dung Nguyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WaDec: Decompiling WebAssembly Using Large Language Model
von: She, Xinyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

JMigBench: A Benchmark for Evaluating LLMs on Source Code Migration (Java 8 to Java 11)
von: Amin, Nishil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SCDBench: A Benchmark for LLM-Based Smart Contract Decompilers
von: Qin, Kaihua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Demystifying Faulty Code with LLM: Step-by-Step Reasoning for Explainable Fault Localization
von: Widyasari, Ratnadira, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Demystifying Errors in LLM Reasoning Traces: An Empirical Study of Code Execution Simulation
von: Abdollahi, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Demystifying Code Snippets in Code Reviews: A Study of the OpenStack and Qt Communities and A Practitioner Survey
von: Zhang, Beiqi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

jscefr: A Framework to Evaluate the Code Proficiency for JavaScript
von: Ragkhitwetsagul, Chaiyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Code Copycat Conundrum: Demystifying Repetition in LLM-based Code Generation
von: Liu, Mingwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Thread-Safety Analysis of Java Classes with CodeQL
von: Jåtten, Bjørnar Haugstad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Demystifying Issues, Causes and Solutions in LLM Open-Source Projects
von: Cai, Yangxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

D-LiFT: Improving LLM-based Decompiler Backend via Code Quality-driven Fine-tuning
von: Zou, Muqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Generating Accurate OpenAPI Descriptions from Java Source Code
von: Lercher, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Formal Methods Meets Readability: Auto-Documenting JML Java Code
von: Abad, Juan Carlos Recio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Automated Refactoring of Legacy JavaScript Code to ES6 Modules
von: Paltoglou, Katerina, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Unmasking the Genuine Type Inference Capabilities of LLMs for Java Code Snippets
von: Dong, Yiwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Systematic Detection of Energy Regression and Corresponding Code Patterns in Java Projects
von: Bechet, François, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Engineering Pitfalls in AI Coding Tools: An Empirical Study of Bugs in Claude Code, Codex, and Gemini CLI
von: Zhang, Ruixin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

RESTORE: Retrospective Fault Localization Enhancing Automated Program Repair
von: Xu, Tongtong, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Demystifying the DAO Governance Process
von: Ma, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)