Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Cotroneo, Domenico, De Rosa, Giuseppe, Improta, Cristina, Varriale, Benedetta Gaia |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | https://arxiv.org/abs/2604.26672 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Human-Written vs. AI-Generated Code: A Large-Scale Study of Defects, Vulnerabilities, and Complexity
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
PyResBugs: A Dataset of Residual Python Bugs for Natural Language-Driven Fault Injection
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing AI-based Generation of Software Exploits with Contextual Information
von: Liguori, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liguori, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Quality In, Quality Out: Investigating Training Data's Role in AI Code Generation
von: Improta, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Improta, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automating the Correctness Assessment of AI-generated Code for Security Contexts
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AI Code Generators for Security: Friend or Foe?
von: Natella, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Natella, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Neural Fault Injection: Generating Software Faults from Natural Language
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Characterizing Bugs and Quality Attributes in Quantum Software: A Large-Scale Empirical Study
von: Yousuf, Mir Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yousuf, Mir Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DeVAIC: A Tool for Security Assessment of AI-generated Code
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study of Interaction Bugs in ROS-based Software
von: Chen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Detecting Stealthy Data Poisoning Attacks in AI Code Generators
von: Improta, Cristina
Veröffentlicht: (2025)
von: Improta, Cristina
Veröffentlicht: (2025)
Poisoning Programs by Un-Repairing Code: Security Concerns of AI-generated Code
von: Improta, Cristina
Veröffentlicht: (2024)
von: Improta, Cristina
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study on Embodied Artificial Intelligence Robot (EAIR) Software Bugs
von: Liao, Zeqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liao, Zeqin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Bug-Reproducing Tests: A First Empirical Study
von: Hora, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hora, Andre, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Empirical Study of Refactoring Engine Bugs
von: Wang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLMs are Bug Replicators: An Empirical Study on LLMs' Capability in Completing Bug-prone Code
von: Guo, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Liwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bugs in Large Language Models Generated Code: An Empirical Study
von: Tambon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tambon, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study of Bugs in Modern LLM Agent Frameworks
von: Zhu, Xinxue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Xinxue, et al.
Veröffentlicht: (2026)
An Empirical Study on the Capability of LLMs in Decomposing Bug Reports
von: Chen, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Jupyter Ecosystem: An Empirical Study of Bugs and Vulnerabilities
von: Jiang, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jiang, Wenyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bug Priority Change: An Empirical Study on Apache Projects
von: Li, Zengyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zengyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
An Empirical Study on the Classification of Bug Reports with Machine Learning
von: Andrade, Renato, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Andrade, Renato, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study on Decision-Making Aspects in Responsible Software Engineering for AI
von: Rani, Lekshmi Murali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rani, Lekshmi Murali, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Testing the Untestable? An Empirical Study on the Testing Process of LLM-Powered Software Systems
von: Magalhaes, Cleyton, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Magalhaes, Cleyton, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Characterizing Bugs in Login Processes of Android Applications: An Empirical Study
von: Zhou, Zixu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhou, Zixu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study on Leveraging Images in Automated Bug Report Reproduction
von: Wang, Dingbang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Dingbang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Guidelines for Empirical Studies in Software Engineering involving Large Language Models
von: Baltes, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baltes, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bug Priority Change Prediction: An Exploratory Study on Apache Software
von: Cai, Guangzong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Guangzong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Bugs in Quantum Simulators: An Empirical Study
von: Upadhyay, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Upadhyay, Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Logic to Toolchains: An Empirical Study of Bugs in the TypeScript Ecosystem
von: Tang, TianYi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tang, TianYi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Does Programming Language Matter? An Empirical Study of Fuzzing Bug Detection
von: Shirai, Tatsuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shirai, Tatsuya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
What Characteristics Make ChatGPT Effective for Software Issue Resolution? An Empirical Study of Task, Project, and Conversational Signals in GitHub Issues
von: Ehsani, Ramtin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ehsani, Ramtin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Empirical Study on the Characteristics of Database Access Bugs in Java Applications
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
What Makes a Great Software Quality Assurance Engineer?
von: Farias, Roselane Silva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Farias, Roselane Silva, et al.
Veröffentlicht: (2024)
One Bug, Hundreds Behind: LLMs for Large-Scale Bug Discovery
von: Wu, Qiushi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Qiushi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BugsInPy: A Database of Existing Bugs in Python Programs to Enable Controlled Testing and Debugging Studies
von: Widyasari, Ratnadira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Widyasari, Ratnadira, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dissecting Bug Triggers and Failure Modes in Modern Agentic Frameworks: An Empirical Study
von: Zhang, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xiaowen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Black-Box Bug-Amplification for Multithreaded Software
von: Weiss, Yeshayahu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Weiss, Yeshayahu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Agentic AI in the Software Development Lifecycle: Architecture, Empirical Evidence, and the Reshaping of Software Engineering
von: Bhati, Happy
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhati, Happy
Veröffentlicht: (2026)
An Empirical Study on Bug Severity Estimation using Source Code Metrics and Static Analysis
von: Mashhadi, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Mashhadi, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Human-Written vs. AI-Generated Code: A Large-Scale Study of Defects, Vulnerabilities, and Complexity
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
PyResBugs: A Dataset of Residual Python Bugs for Natural Language-Driven Fault Injection
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Enhancing AI-based Generation of Software Exploits with Contextual Information
von: Liguori, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Quality In, Quality Out: Investigating Training Data's Role in AI Code Generation
von: Improta, Cristina, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Automating the Correctness Assessment of AI-generated Code for Security Contexts
von: Cotroneo, Domenico, et al.
Veröffentlicht: (2023)