ファジングとは，不具合を引き起こす可能性がある入力の自動生成とプログラムの自動実行を繰り返すプロセスを指す．ファジングツールは，大規模OSSから数多くの不具合を発見した実績を有する．しかし，ファジングは不具合を引きおこす可能性がある入力を開発者に提示するのみであり，プログラムからのバグ位置の特定については支援を行わない．プログラム中のバグ位置の特定を支援する技術として，Spectrum-Based Fault Localization (SBFL)が挙げられる．SBFLでは，各行の疑惑値（バグを含む確からしさ）を算出することで，バグ位置の特定を支援する．これまでのSBFLに関する研究において，様々な疑惑値の算出式が提案されてきたが，ファジングツールが発見する不具合に対して，どの算出式が有効であるか明らかになっていない．本論文では，ファジングツールが発見した不具合を対象として，5つの疑惑値算出式の有効性を調査した．具体的には，8個のプログラムに対してAFLおよびAFL++を適用し，5つの疑惑値算出式について有効性の比較評価を行った．その結果，疑惑値算出式の１つであるOp2が，他の疑惑値算出式であるBarnielやDstarよりも優れていることがわかった．
https://ror.org/0197nmd03 
