I. Luận Văn Tại Sao Phát Hiện Mã Xấu Quan Trọng 55 ký tự
Trong kỷ nguyên phát triển phần mềm, mã nguồn đóng vai trò then chốt. Từ những dòng code đơn giản đến các hệ thống phức tạp, mã nguồn là nền tảng của mọi ứng dụng. Tuy nhiên, sự gia tăng về quy mô và độ phức tạp của phần mềm đặt ra những thách thức mới. Mã xấu (code smells) xuất hiện, làm giảm chất lượng, khả năng bảo trì và mở rộng của ứng dụng. Robert Cecil Martin nhấn mạnh tầm quan trọng của mã nguồn sạch trong việc xây dựng phần mềm chất lượng cao [1]. Mã nguồn sạch không chỉ dễ đọc, dễ hiểu mà còn giảm thiểu rủi ro lỗi và chi phí phát triển. Ngược lại, mã xấu làm chậm tiến độ, tăng chi phí bảo trì và ảnh hưởng đến sự cộng tác của các lập trình viên. Do đó, việc phát hiện mã xấu hiệu quả là vô cùng quan trọng. Các nghiên cứu về phát hiện mã xấu đã bắt đầu phát triển các giải pháp, chẳng hạn như các chỉ số, quy tắc hoặc dữ liệu lịch sử để phát hiện mã xấu. Các phương pháp dựa trên chỉ số thường chuyển đổi mã nguồn thành các dạng đồ thị, sau đó tính toán một tập các chỉ số [6] [7] như số dòng mã, độ phức tạp chu trình (Cyclomatic Complexity - CYCLO) [8] hay số tham số để đo chất lượng mã nguồn. Việc phát hiện mã độc có vai trò vô cùng quan trọng. Luận văn này tập trung vào việc sử dụng học sâu để giải quyết vấn đề này một cách hiệu quả, dựa trên các nghiên cứu đã có.
1.1. Ảnh hưởng của mã xấu đến dự án phần mềm
Mã xấu không chỉ là vấn đề thẩm mỹ; nó có tác động trực tiếp đến hiệu quả và chi phí của dự án phần mềm. Theo [4], mã xấu làm chậm quá trình phát triển, tăng chi phí bảo trì và giảm chất lượng ứng dụng. Các lỗi tiềm ẩn có thể ẩn mình trong các đoạn mã phức tạp, gây khó khăn cho việc gỡ lỗi và sửa chữa. Hình 1 minh họa sự giảm năng suất phát triển phần mềm theo thời gian khi mã nguồn không được duy trì sạch sẽ. Cụ thể, khi mã xấu tích tụ, thời gian cần thiết để thêm tính năng mới tăng lên, và nguy cơ phát sinh lỗi mới cũng tăng theo. Việc phân tích mã độc giúp giảm thiểu những rủi ro này.
1.2. Thách thức trong việc loại bỏ hoàn toàn mã xấu
Mặc dù nhận thức về tác hại của mã xấu ngày càng tăng, việc loại bỏ hoàn toàn mã xấu vẫn là một thách thức lớn. Mã xấu không có hình dạng cố định, biểu hiện qua các cấu trúc và dấu hiệu tinh vi. Để nhận biết và chỉnh sửa chúng một cách hợp lý, cần phải xem xét tổng thể mã nguồn và hiểu được ý nghĩa của đoạn mã. Hơn nữa, áp lực về thời gian và quy mô mã nguồn ngày càng lớn khiến cho việc duy trì mã sạch trở nên khó khăn hơn [5]. Do đó, cần có các công cụ và phương pháp tự động và thông minh để hỗ trợ lập trình viên trong việc phát hiện mã xấu và cải thiện chất lượng mã nguồn. Việc ứng dụng machine learning vào công cụ hỗ trợ này là một hướng đi đầy tiềm năng.
II. Học Sâu Phương Pháp Phát Hiện Mã Xấu Mới 59 ký tự
Trong bối cảnh sự phát triển của học sâu, các nghiên cứu về mã xấu sử dụng công nghệ này ngày càng phổ biến. Các phương pháp này cho phép tự động hóa quá trình phân tích đặc trưng và nhận diện các dạng mã xấu. Sharma và cộng sự [15] đã nghiên cứu sử dụng kết hợp mạng tích chập, mạng hồi quy và autoencoder. Anh Ho và cộng sự [16] đã cải thiện kết quả bằng cách kết hợp Convolution Neural Network (CNN) và Long Short-Term Memory (LSTM). Ananta Kumar Das và cộng sự [17] sử dụng CNN để nhận diện brain class và brain method. Hui Liu và cộng sự [19] lại có phương pháp tự sinh dữ liệu bằng cơ chế smell-introducing refactoring. Các nghiên cứu về mã xấu sử dụng học sâu là tiềm năng và cũng đã đạt được những kết quả đáng chú ý. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều điểm có thể được cải thiện trong các phương pháp này. Luận văn này đề xuất một giải pháp để khắc phục các vấn đề nêu trên, tận dụng bộ dữ liệu của Sharma và Anh Ho để xây dựng một phương pháp hiệu quả hơn, cải thiện khả năng nhận diện mã xấu của phương pháp DeepSmells.
2.1. Ưu điểm của học sâu trong phát hiện mã xấu
Học sâu mang lại nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống trong việc phát hiện mã xấu. Các mô hình học sâu có khả năng tự động trích xuất các đặc trưng phức tạp từ mã nguồn mà không cần sự can thiệp thủ công. Điều này giúp giảm thiểu công sức của các chuyên gia và tăng khả năng phát hiện các dạng mã xấu tinh vi. Hơn nữa, các mô hình học sâu có thể được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa. Việc ứng dụng neural networks vào lĩnh vực này là một bước tiến quan trọng.
2.2. Hạn chế của các phương pháp học sâu hiện tại
Mặc dù tiềm năng, các phương pháp học sâu hiện tại vẫn còn một số hạn chế. Các nghiên cứu của Ananta Kumar Das và Hui Liu tuy đạt được kết quả chỉ số cao nhưng lại chưa đạt được tính khách quan khi xây dựng tập dữ liệu. Nghiên cứu của Sharma và Anh Ho sử dụng bộ dữ liệu có tính khách quan hơn nhưng chưa đạt được kết quả thật sự ấn tượng. Các nghiên cứu trên chủ yếu xem xét mã nguồn dưới dạng văn bản, không cho thấy được đầy đủ tính chất của mã nguồn. Do đó, cần có những phương pháp mới để khắc phục những hạn chế này và khai thác tối đa tiềm năng của học sâu trong việc phát hiện mã xấu. Việc phân tích tĩnh và phân tích động kết hợp có thể giúp giải quyết vấn đề này.
2.3. Vai trò của CSDL trong đánh giá và cải tiến mô hình
Việc lựa chọn và xây dựng một cơ sở dữ liệu chất lượng là rất quan trọng. Các tập dữ liệu mã độc có thể được xây dựng bằng cách kết hợp nhận diện thủ công với kết quả của công cụ Designite. Cơ chế smell-introducing refactoring phần nào tăng tính khách quan của bộ dữ liệu. Bộ dữ liệu này sau đó được thực nghiệm trên các mô hình CNN để kiểm chứng sự hiệu quả trong việc nhận diện các dạng mã xấu như feature envy, long method, large class và misplaced class.
III. GRACOS Giải Pháp Phát Hiện Mã Xấu Dựa Trên Đồ Thị 58 ký tự
Luận văn đề xuất một giải pháp để khắc phục các vấn đề nêu trên. Phương pháp của luận văn sẽ tận dụng tập dữ liệu của Sharma và Anh Ho để xây dựng một phương pháp hiệu quả hơn, cải thiện khả năng nhận diện mã xấu của phương pháp DeepSmells. Ý tưởng chính trong phương pháp của luận văn là sử dụng những biểu diễn giàu tính cấu trúc và liên kết của mã nguồn ở dạng đồ thị để cung cấp đầu vào cho các mô hình mạng nơ-ron đồ thị, từ đó giúp mô hình học hiệu quả hơn các đặc trưng của mã nguồn. Kết quả đạt được sự vượt trội ở các dạng mã xấu như complex method, complex conditional, feature envy. Nghiên cứu của luận văn đặt mục tiêu đóng góp vào lĩnh vực tái cấu trúc trong kỹ thuật phần mềm. Việc áp dụng hệ thống học sâu dựa trên đồ thị vào việc phân tích mã nguồn Java là một bước tiến quan trọng.
3.1. Biểu diễn mã nguồn dưới dạng đồ thị
Một chương trình là một tập hợp các câu lệnh được liên kết chặt chẽ và có kết nối với nhau. Biểu diễn mã nguồn dưới dạng đồ thị cho phép nắm bắt được các mối quan hệ này một cách rõ ràng. Các nút trong đồ thị có thể đại diện cho các thành phần như lớp, phương thức, biến, và các cạnh đại diện cho các mối quan hệ như gọi hàm, kế thừa, sử dụng biến. Bằng cách sử dụng đồ thị, các mô hình học sâu có thể học được các đặc trưng cấu trúc và ngữ nghĩa của mã nguồn một cách hiệu quả hơn so với việc chỉ sử dụng văn bản. Các kĩ thuật bytecode analysis có thể được ứng dụng để xây dựng biểu đồ đồ thị.
3.2. Mạng nơ ron đồ thị GNN trong GRACOS
Mạng nơ-ron đồ thị (GNN) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu đồ thị. GNN có khả năng học các biểu diễn của các nút trong đồ thị dựa trên cấu trúc lân cận của chúng. Trong GRACOS, GNN được sử dụng để học các biểu diễn của các thành phần mã nguồn dựa trên mối quan hệ giữa chúng. Điều này cho phép GRACOS nhận diện các dạng mã xấu dựa trên cấu trúc và ngữ nghĩa của mã nguồn. Cụ thể, các mô hình như convolutional neural networks (CNN), recurrent neural networks (RNN), long short-term memory (LSTM) và gated recurrent units (GRU) có thể được tích hợp.
3.3. Ưu điểm của GRACOS so với DeepSmells
GRACOS tận dụng lợi thế của việc biểu diễn mã nguồn dưới dạng đồ thị, cho phép mô hình học sâu nhận diện các đặc trưng về liên kết giữa các thành phần trong mã nguồn. Qua đó, GRACOS có thể đánh giá thông minh các tính chất của đoạn mã nguồn đang xem xét và học các biểu hiện của mã xấu một cách hiệu quả. Kết quả thực nghiệm cho thấy GRACOS vượt trội hơn DeepSmells về khả năng nhận diện các đặc trưng của mã xấu như complex method, complex conditional, feature envy. Hình 11 so sánh chi tiết GRACOS và DeepSmells.
IV. Thực Nghiệm Đánh Giá Hiệu Quả Phát Hiện Mã Xấu 59 ký tự
Phương pháp GRACOS sau đó được thử nghiệm và so sánh với phương pháp hiện đại nhất với bốn biểu hiện mã xấu là Complex Method (CM), Complex Conditional (CC), Feature Envy (FE) và Multifaceted Abstraction (MA). Dữ liệu thực nghiệm sử dụng là một tập con của bộ dữ liệu gốc, vốn được xây dựng trên hai ngôn ngữ lập trình là Java và C#. Nghiên cứu chỉ tập trung vào bộ dữ liệu trên mã nguồn Java. Các tiêu chí đánh giá bao gồm độ chính xác, độ tin cậy, F1-score và AUC. Kết quả đạt được cho thấy phương pháp này vượt trội hơn phương pháp hiện đại nhất về khả năng nhận diện các đặc trưng của mã xấu. Bảng 3.3 so sánh kết quả giữa GRACOS và DeepSmells.
4.1. Thiết lập dữ liệu thực nghiệm
Dữ liệu thực nghiệm đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của phương pháp GRACOS. Nghiên cứu sử dụng một tập con của bộ dữ liệu gốc, được xây dựng trên hai ngôn ngữ lập trình là Java và C#. Do hạn chế về thời gian và phần cứng, nghiên cứu chỉ tập trung vào bộ dữ liệu trên mã nguồn Java, với một số lượng mẫu nhỏ hơn để phù hợp với điều kiện nghiên cứu. Bảng 3.1 thống kê chi tiết về tập dữ liệu được sử dụng trong thực nghiệm. Việc sử dụng một tập dữ liệu khách quan và thực tế giúp đảm bảo tính tin cậy của kết quả đánh giá. Việc tạo API call sequence có thể hỗ trợ quá trình thực nghiệm.
4.2. Tiêu chí đánh giá hiệu năng
Hiệu năng của phương pháp GRACOS được đánh giá dựa trên một số tiêu chí quan trọng, bao gồm độ chính xác, độ tin cậy, F1-score và AUC. Độ chính xác đo lường tỷ lệ các trường hợp được phân loại đúng. Độ tin cậy đo lường tỷ lệ các trường hợp được dự đoán là dương tính thực sự là dương tính. F1-score là trung bình điều hòa của độ chính xác và độ tin cậy. AUC (Area Under the Curve) đo lường khả năng phân biệt giữa các lớp khác nhau của mô hình. Việc sử dụng kết hợp các tiêu chí này giúp đánh giá toàn diện hiệu năng của phương pháp GRACOS. Bên cạnh đó, chỉ số Matthew’s correlation coefficient (MCC) cũng được sử dụng để đánh giá khả năng xử lý bộ dữ liệu mất cân bằng.
V. Kết Luận Hướng Đi Mới Cho Phát Triển Phần Mềm 53 ký tự
Nghiên cứu này đã trình bày một phương pháp mới để phát hiện mã xấu dựa trên học sâu và biểu diễn mã nguồn dưới dạng đồ thị. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp GRACOS vượt trội hơn các phương pháp hiện có trong việc nhận diện các dạng mã xấu như complex method, complex conditional, feature envy. Điều này chứng tỏ tiềm năng to lớn của việc áp dụng mạng nơ-ron đồ thị vào lĩnh vực tái cấu trúc phần mềm. Nghiên cứu này mở ra một hướng đi mới cho việc phát triển các công cụ tự động và thông minh để hỗ trợ lập trình viên trong việc cải thiện chất lượng mã nguồn và tăng hiệu quả phát triển phần mềm. Việc phân tích mã độc sẽ giúp ích rất nhiều.
5.1. Đóng góp của luận văn
Luận văn đã đóng góp vào lĩnh vực tái cấu trúc phần mềm với một hướng đi đột phá và tiềm năng mới trong việc phát hiện mã xấu. Việc áp dụng hệ thống học sâu dựa trên đồ thị vào việc phân tích mã nguồn Java không chỉ là một bước tiến quan trọng mà còn đặt nền móng cho sự phát triển của các nghiên cứu mở rộng trong tương lai. Việc cung cấp một giải pháp phát hiện mã xấu vừa đáp ứng nhu cầu thực tiễn vừa mở ra cánh cửa cho các ứng dụng tiềm năng trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ phần mềm.
5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo
Trong tương lai, có nhiều hướng nghiên cứu có thể được tiếp tục phát triển dựa trên kết quả của luận văn. Một hướng là mở rộng phương pháp GRACOS để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình và nhiều dạng mã xấu hơn. Một hướng khác là nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa mô hình học sâu để cải thiện hiệu năng và giảm chi phí tính toán. Ngoài ra, có thể nghiên cứu việc tích hợp GRACOS vào các công cụ phát triển phần mềm hiện có để cung cấp cho lập trình viên khả năng phát hiện mã xấu và tái cấu trúc mã nguồn một cách tự động và liên tục. Việc ứng dụng deep learning vào việc phòng chống mã độc là một hướng đi đầy triển vọng.