Mejorando la legibilidad del código Java decompilado

La decompilación es el proceso de convertir código a nivel de máquina de nuevo a código fuente legible por humanos. Este proceso es importante en situaciones donde el código original no está disponible, como en la ingeniería inversa o en el mantenimiento de software antiguo. Sin embargo, surge un problema significativo con la Comprensibilidad del Código Decompilado. Si el código generado es difícil de leer o entender, se pierde el propósito de la decompilación. Aunque muchos estudios se han centrado en cuán precisamente los decompiladores reproducen la funcionalidad del código original, la legibilidad y comprensibilidad del código decompilado a menudo se han pasado por alto.

Este artículo tiene como objetivo llenar ese vacío discutiendo la entendibilidad del código Java decompilado. Hemos realizado un estudio extenso, que incluye encuestas a usuarios y experimentos, para evaluar cuán comprensible es el código Java decompilado. Nuestro enfoque principal es identificar si los usuarios encuentran fácil leer y comprender el código decompilado, así como encontrar maneras de medir la entendibilidad de manera efectiva.

#Importancia de la Entendibilidad del Código

Cuando los desarrolladores trabajan con código, ya sea escrito por ellos mismos o por otros, es crucial que el código sea fácil de leer. Una buena entendibilidad contribuye a un mejor mantenimiento, depuración más sencilla y una colaboración en equipo más fluida. Este principio se aplica por igual al código fuente original y al código decompilado. Si un decompilador produce código que es difícil de entender, incluso si funciona correctamente, puede llevar a la frustración y a la ineficiencia para los ingenieros de software.

Por lo tanto, entender los factores que afectan la legibilidad del código en la salida decompilada es vital. Si los decompiladores pueden producir código que mantenga la claridad del código fuente original, sería de gran beneficio para los desarrolladores que están intentando entender, arreglar o mejorar ese código.

#Preguntas de Investigación

Nuestra investigación gira en torno a cuatro preguntas principales:

1. ¿Cómo ven y priorizan los interesados en la decompilación de Java la entendibilidad del código decompilado?
2. ¿Cómo se compara la entendibilidad del código decompilado con la del código fuente original?
3. ¿Qué métricas se pueden usar para evaluar la entendibilidad tanto del código decompilado como del código fuente original?
4. ¿Qué tan efectivas son las métricas basadas en modelos de lenguaje para evaluar la entendibilidad del código decompilado?

Estas preguntas guían nuestra investigación, ayudándonos a centrarnos en diferentes aspectos de la entendibilidad del código y cómo puede mejorarse.

#Encuesta a Usuarios

Para entender las perspectivas de varios interesados en el desarrollo de Java, realizamos una encuesta. Los participantes incluyeron desarrolladores de decompiladores Java, desarrolladores de proyectos de código abierto de Java bien conocidos y investigadores académicos. La encuesta recopiló respuestas sobre sus experiencias con decompiladores y sus opiniones sobre la importancia de la entendibilidad del código.

#Resultados de la Encuesta

La encuesta reveló que una abrumadora mayoría de los participantes creen que la entendibilidad es tan importante como la corrección en la decompilación. Muchos encuestados informaron haber encontrado más problemas relacionados con la entendibilidad que fallos reales en la decompilación. Este hallazgo subraya la importancia de abordar cuán comprensible es el código decompilado.

#Entendiendo los Decompiladores

Los decompiladores son herramientas que convierten bytecode de nuevo a código fuente. A menudo enfrentan desafíos para producir código que no solo funcione correctamente, sino que también sea fácil de leer. Los decompiladores bien diseñados deberían priorizar ambos aspectos. Sin embargo, se ha informado que muchos decompiladores populares crean código legible con menos frecuencia de lo esperado.

En nuestra investigación, examinamos múltiples decompiladores para evaluar su rendimiento en la generación de código comprensible. Comparamos el código decompilado con sus contrapartes originales para identificar con qué frecuencia y por qué surgen problemas de legibilidad.

#Experimentos sobre la Entendibilidad del Código

Para evaluar objetivamente la entendibilidad del código decompilado, realizamos varios experimentos. Reunimos un conjunto de proyectos Java y su código decompilado producido por varios decompiladores populares. Esto nos permitió evaluar las diferencias en entendibilidad e identificar factores que contribuyen a posibles problemas.

#Metodología

Elegimos una selección de archivos fuente de Java de proyectos de código abierto bien conocidos y sus archivos decompilados correspondientes. Las métricas que usamos para la comprensión se basaron en reglas de claridad y complejidad del código, y los resultados fueron analizados para identificar patrones que afectan la legibilidad.

Durante los experimentos, empleamos convenciones de codificación establecidas por empresas de renombre como puntos de referencia. Este enfoque proporcionó un marco para evaluar cuán legible era el código decompilado en comparación con su forma original.

#Identificando Patrones en el Código Decompilado

A través de nuestro análisis, identificamos varios patrones específicos que tendían a reducir la entendibilidad del código decompilado. Estos patrones incluían:

1. Estructuras Profundamente Anidadas: Cuando las declaraciones condicionales o los bucles están anidados demasiado profundamente, el código resultante se vuelve más difícil de seguir.
2. Paréntesis Omitidos: Eliminar paréntesis de expresiones hace difícil entender el orden de las operaciones.
3. Declaraciones Excesivamente Largas: Líneas de código largas pueden ser complicadas de leer y seguir.
4. Llaves Omitidas: Dejar fuera las llaves de las condicionales puede confundir a los lectores sobre los límites de los bloques de código.
5. Asignaciones en Línea: Cuando se asignan variables dentro de expresiones, la complejidad puede aumentar, haciendo más difícil interpretar.
6. Uso de Literales Numéricos: En lugar de nombres de constantes significativos, usar números crudos puede dificultar la comprensión.

Al examinar la prevalencia e impacto de estos patrones, obtuvimos información sobre cómo mejorar la legibilidad del código decompilado.

#Métricas de Evaluación para la Entendibilidad del Código

Para cuantificar la entendibilidad, dirigimos nuestra atención a métricas que pudieran proporcionar una imagen más clara de la claridad del código. Los dos principales tipos de métricas en las que nos centramos fueron:

• Métricas Basadas en Reglas: Estas métricas se basan en reglas de codificación establecidas, como la Complejidad Cognitiva, para medir cuán complicada es la estructura del código.
• Métricas Basadas en Modelos de Lenguaje: Usando aprendizaje automático, estas métricas evalúan cuán comprensible parece el código en base a ejemplos y patrones previos.

#Métricas Basadas en Reglas

La Complejidad Cognitiva fue una de las métricas principales que utilizamos. Esta métrica evalúa la complejidad de un trozo de código basado en su formato estructural.

#Métricas Basadas en Modelos de Lenguaje

También exploramos la Perplejidad como una métrica. Esta mide cuán predecible es un trozo de código, basado en un modelo entrenado en numerosos ejemplos. Una puntuación de perplejidad más alta indica menos predictibilidad y potencialmente menor entendibilidad.

#Resultados de los Experimentos

Nuestros experimentos arrojaron resultados reveladores, destacando un número significativo de casos donde el código decompilado carecía de claridad comparado con el código fuente original. Un gran porcentaje de los archivos analizados fue clasificado como menos comprensible que sus contrapartes.

#Hallazgos de Complejidad Cognitiva

Los hallazgos al aplicar la Complejidad Cognitiva demostraron cómo la complejidad a menudo aumentaba en el código decompilado. Algunos decompiladores produjeron código que era casi tan claro como el original, mientras que otros generaron una salida que era notablemente más difícil de leer.

#Resultados de Perplejidad

Las puntuaciones de perplejidad revelaron tendencias similares en dificultad. Muchos archivos decompilados mostraron altas puntuaciones de perplejidad, indicando que se desviaban significativamente de las normas de codificación esperadas, llevando así a una menor entendibilidad.

#Conclusión

Nuestra investigación revela que la entendibilidad es un aspecto crítico de la decompilación de código que no debe ser ignorado. Basado en nuestros hallazgos, hemos propuesto una nueva métrica, Complejidad Cognitiva para Decompilación, que incorpora los patrones identificados que afectan la legibilidad. Esta métrica mejorada mejoró significativamente nuestra capacidad para evaluar la entendibilidad del código decompilado.

A medida que las técnicas de decompilación de Java siguen avanzando, nuestro trabajo tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a crear mejores herramientas que prioricen tanto la precisión como la legibilidad. Al centrarnos en la entendibilidad del código, podemos ayudar a asegurar que la salida decompilada no solo sea funcional, sino también fácil de usar, fomentando un mejor entorno de codificación para todos los desarrolladores.