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AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選

 AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選

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Kuniwak PRO

April 24, 2026

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Transcript

  1. 

  2. "s e v e r i t y ": {

    "t y p e ": "n u m b e r ", "d e s c r i p t i o n ": " 違反の深刻度。 1 : 低(誤解する可能性が 少ない) , 2 : 中(誤解する可能性がある) , 3 : 高(誤解する可能性 が高い) ", "m i n i m u m ": 1 , "m a x i m u m ": 3 , "m u l t i p l e O f ": 1 }  +40 /  4DIFN B
  3.  "*aਖ਼ղ ܯࠂͳ͠ ௿ த ߴ ܯࠂͳ͠   ௿

    த  ߴ    ߴͷΈʹߜΔͱ ޡܯࠂ͸ݮΒͳ͍͕ ॏཁͰͳ͍ܯࠂ͕ ݮΔ
  4. 次のテストケースの定義に当てはめて形式化したうえで、形式化されたモデルについて 違反事項を指摘してください。以降は C S P の安定失敗モデルに立脚します。テストは 正当性条件である、 実装の失敗集合 ⊆ 仕様の失敗集合

    ∧ 実装のトレース集合 ⊆ 仕様のトレース集合 を満たすことをサンプリングで検証します。テストケースはこのサンプルで、悪い失敗の 集合または悪いトレースの集合またはその組です。これは正当性条件と同値な命題である、 ( ∀ x . x ∉ 仕様の失敗集合 ⟶ x ∉ 実装の失敗集合 ) ∧ ( ∀ x . x ∉ 仕様のトレース集合 ⟶ x ∉ 実装のトレース集合 ) の全称命題のサンプルからなる集合ということです。  1SPN QU