本文探讨了基于踪迹挖掘的自动缺陷警报分类方法，旨在解决静态缺陷检测工具在软件测试过程中生成大量警报时，人工确认困难和效率低下的问题。以下是详细的知识点说明：
1. 静态缺陷检测工具的作用：
静态缺陷检测工具是一种软件测试工具，它能够在不运行代码的情况下，检测出代码中的潜在问题。常见的软件缺陷包括空指针解引用（NPD）、非法计算（IAO）和内存泄露（ML）等。这些工具可以自动生成缺陷报告，但其中大部分警报需要人工进行确认。
2. 警报确认的挑战：
在软件测试中，尽管静态缺陷检测工具能够报告出成千上万的警报，但实际验证这些警报的工作依旧需要依靠人力完成，这是一个耗时且劳动强度高的过程。特别对于大型系统软件，人工处理警报的速度远远落后于警报生成的速度。若警报数量过多，尤其是存在大量错误警报时，可能导致开发者拒绝使用这类工具。
3. 警报确认的效率问题：
人工确认警报的时间耗费主要来源于三个方面：重复且重要的真实警报确认、重复但不重要的真实警报确认，以及重复的大量误报确认。这三方面共同造成了警报确认工作的低效。
4. 静态检测工具的改进途径：
为了减少警报确认的负担，一方面可以提高静态缺陷检测工具的精度，减少误报的产生。另一方面，可以优化警报报告的输出格式，比如使用本文提出的基于踪迹挖掘的方法，将具有相似代码结构的警报归为一类，从而提高人工确认的效率。
5. 踪迹挖掘与分类方法：
踪迹挖掘是指通过特定算法分析软件缺陷警报的调用栈信息，以此挖掘出警报之间的关联性。利用这些信息可以将结构相似的警报归为一类，使得警报报告更加结构化，便于人工进行快速的确认和处理。
6. 实验与结果：
文章中提到了实验，实验表明，提出的基于踪迹挖掘的自动缺陷警报分类方法能够在大规模的软件测试过程中有效地分类测试结果，从而提高警报确认效率。这对于提高软件测试的整体效率和质量具有重要意义。
7. 研究资助信息：
本研究得到了国家自然科学基金、国家自然科学基金重大研究计划和国家高技术研究发展计划（863计划）的资助，这说明这项研究得到了国家层面的关注与支持，体现了其研究的重要性和应用前景。
通过上述知识点，我们可以了解到，本文提出的方法旨在通过智能化的手段，减轻软件测试人员在处理静态缺陷检测警报时的工作负担，从而提升整个软件开发周期的效率。此外，该方法也有助于减少误报的干扰，提高测试结果的准确性和可靠性。
