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代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成
1
作者 孙百才 巩敦卫 姚香娟 《软件学报》 北大核心 2025年第5期2026-2042,共17页
基于进化优化的消息传递接口(message-passing interface,MPI)程序路径覆盖测试中,进化个体适应值的评价需要反复执行MPI程序,而程序的重复执行往往需要高昂的计算成本.鉴于此,提出一种代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测... 基于进化优化的消息传递接口(message-passing interface,MPI)程序路径覆盖测试中,进化个体适应值的评价需要反复执行MPI程序,而程序的重复执行往往需要高昂的计算成本.鉴于此,提出一种代理辅助多任务进化优化引导的MPI程序路径覆盖测试用例生成方法,该方法能够显著约减MPI程序的实际执行次数,进而提高测试效率.首先,面向MPI程序目标路径内每条目标子路径,训练相应的代理模型;然后,基于对应每条目标子路径的代理模型,估计相应测试用例生成优化任务中进化个体的适应值,并形成候选测试用例集;最后,基于候选测试用例集及其面向每条目标子路径的真实适应值,更新对应每条目标子路径的代理模型.将所提方法应用于7个基准MPI程序的基本路径覆盖测试中,并与其他若干先进方法比较.实验结果表明,所提方法能够在确保测试用例生成高有效性的前提下,显著提高测试效率. 展开更多
关键词 路径覆盖测试用例生成 代理辅助多任务进化优化 候选测试用例集
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一种面向城市轨道交通FAO系统危险场景的安全测试用例自动生成方法
2
作者 冉怡明 张亚东 +1 位作者 饶畅 江磊 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第6期178-186,共9页
在当前FAO系统大规模建设背景下,作为典型的安全苛求系统,FAO系统运营服务水平和安全可靠性的需求日益增高,实际应用之前需要对其进行全面严格的测试,而现有的测试用例生成方法一般难以满足对安全性测试的需求。因此,提出一种安全测试... 在当前FAO系统大规模建设背景下,作为典型的安全苛求系统,FAO系统运营服务水平和安全可靠性的需求日益增高,实际应用之前需要对其进行全面严格的测试,而现有的测试用例生成方法一般难以满足对安全性测试的需求。因此,提出一种安全测试用例自动生成方法:以全自动运行系统中的障碍物脱轨检测场景为例,首先根据场景安全约束建立带安全约束的时间自动机模型,定义CF-SC安全测试覆盖准则,用于刻画场景运行下危险致因和安全约束的测试需求;然后针对此覆盖准则,设计一种考虑安全约束的深度优先搜索算法,算法在深度优先搜索框架下增加补充判别策略,用于覆盖安全测试需求的边和节点,实现安全测试用例的自动化生成。结果表明,CF-SC安全测试覆盖准则强于传统的路径覆盖准则,相对于现有方法,本方法在实现路径全覆盖的基础上,可对潜在的危险致因进行充分测试,对含有安全约束的路径覆盖率提升达33%,可有效满足安全测试需求,对提高全自动运行系统安全性具有重要研究意义和应用价值。 展开更多
关键词 城市轨道交通 全自动运行系统 覆盖准则 时间自动机 UPPAAL 测试用例生成
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面向航空软件需求模型的MC/DC测试用例生成方法
3
作者 丁鼎 胡军 +2 位作者 王康星 董泽华 王立松 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第7期1783-1792,共10页
充分的测试是确保现代航空软件正常运行的必要环节,而传统软件测试方法往往难以满足要求.为此,本文设计了一种面向航空软件领域的测试用例自动生成方法,为自然语言描述下的航空软件需求构建变量关系模型,解析其模型语义创建需求语义树,... 充分的测试是确保现代航空软件正常运行的必要环节,而传统软件测试方法往往难以满足要求.为此,本文设计了一种面向航空软件领域的测试用例自动生成方法,为自然语言描述下的航空软件需求构建变量关系模型,解析其模型语义创建需求语义树,根据安全关键等级选取测试路径、生成不同的覆盖集.为缓解条件互相关联而可能导致修改的条件/判定覆盖失效的问题,本文定义了适用于该需求模型的耦合条件判断及约束准则,提出3种修改的条件/判定覆盖形式并给出相应的覆盖集生成方法;基于覆盖集所确定的等价类和边界,设计了合理有效的测试用例选取策略,自动生成测试用例集.最后,对一个航空软件需求实例进行形式化建模和测试用例生成,证明了上述方法的可行性. 展开更多
关键词 测试用例生成 修改的条件/判定覆盖 基于需求的测试 形式化需求建模
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基于融合聚类的新型列控系统测试用例自适应排序方法
4
作者 张素阳 窦道飞 郝韬 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期28-34,共7页
为提高新型列控系统功能故障检测能力,缩短测试周期,提出聚类分析与多目标优化相结合的测试用例排序方法。分析新型列控系统结构及功能,提取临时限速场景中各子系统的关键状态,生成初始测试用例集;进行文本聚类和覆盖聚类分析,将聚类结... 为提高新型列控系统功能故障检测能力,缩短测试周期,提出聚类分析与多目标优化相结合的测试用例排序方法。分析新型列控系统结构及功能,提取临时限速场景中各子系统的关键状态,生成初始测试用例集;进行文本聚类和覆盖聚类分析,将聚类结果按一定的权重组合,得到测试用例相似性矩阵;以平均故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为多目标优化的度量指标,采用可支配遗传算法与历史执行信息对测试用例集进行自适应排序,得到最终测试序列。依托京张高铁列控系统仿真测试平台,验证该方法的有效性。试验结果表明:在不同测试用例规模情况下,该方法与AP、AC-CAP、AAR-CAP方法相比较,标准平均故障检测率的表现更优,排序结果具有更好的故障检测效果,可为新型列控系统功能测试提供新的、高效的解决方案。 展开更多
关键词 新型列控系统 测试用例排序 聚类分析 组合测试 临时限速 故障检测
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武器装备软件测试用例复用技术
5
作者 邹诗苑 张龙 +2 位作者 丁小芩 王丽娜 刘佳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期82-85,共4页
为提高测试的效率和质量,对武器装备软件测试用例的复用进行了探讨。提出测试项、测试用例的概念及用例库的基本构架,采用Z规格说明语言对测试用例进行统一描述,描述方法运用在武器装备软件的测试用例复用实例中,能保证软件测试的有效... 为提高测试的效率和质量,对武器装备软件测试用例的复用进行了探讨。提出测试项、测试用例的概念及用例库的基本构架,采用Z规格说明语言对测试用例进行统一描述,描述方法运用在武器装备软件的测试用例复用实例中,能保证软件测试的有效性及测试用例的通用性、独立性、规范化和易修改性。通过测试用例的复用,结果表明:该研究能加快测试用例的设计进度,减少测试人员的负担,提高武器装备软件测试的效率和质量。 展开更多
关键词 测试用例 复用 武器装备软件 Z语言
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多目标优化的测试用例优先级在线调整策略 被引量：23
6
作者 张娜 姚澜 +2 位作者 包晓安 董萌 桂宁 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2451-2464,共14页
从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子?,?,?用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和... 从需求的角度对测试用例的优先级进行排序,定义了一个多目标的测试用例优化排序问题,引入关注需求覆盖率、测试用例重要度和测试用例失效率这3个测试用例优先级影响因子,分别定义权重因子?,?,?用于权衡3个因子.设计了关注需求覆盖率和测试用例失效率的在线估计方法及算法,在此基础上,设计了一种基于多目标优化的测试用例优先级在线调整策略,该策略可利用测试过程中收集到的反馈信息,对测试用例优先级进行在线调整,实现在尽早达到测试覆盖率标准的同时,尽早覆盖重要的和具有较高失效率的测试需求,从而解决尽早检测到更多的、严重等级较高的软件缺陷这一多目标测试用例优化问题.实验结果表明:与随机测试、传统的单目标优先级排序方法和确定性排序方法相比,所提出的策略能够在更短的时间内完成同等质量的软件测试,从而提高了测试效率. 展开更多
关键词 测试用例优先级 关注需求覆盖 测试用例重要度 测试用例失效率 测试用例在线调整策略
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结合SVM与XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成 被引量：2
7
作者 钱忠胜 俞情媛 +3 位作者 张丁 姚昌森 秦朗悦 成轶伟 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期2795-2820,共26页
机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借... 机器学习方法可很好地与软件测试相结合,增强测试效果,但少有学者将其运用于测试数据生成方面.为进一步提高测试数据生成效率,提出一种结合SVM(support vector machine)和XGBoost(extreme gradient boosting)的链式模型,并基于此模型借助遗传算法实现多路径测试数据生成.首先,利用一定样本训练若干个用于预测路径节点状态的子模型(SVM和XGBoost),通过子模型的预测精度值筛选最优子模型,并根据路径节点顺序将其依次链接,形成一个链式模型C-SVMXGBoost(chained SVM and XGBoost).在利用遗传算法生成测试用例时,使用训练好的链式模型代替插桩法获取测试数据覆盖路径(预测路径),寻找预测路径与目标路径相似的路径集,对存在相似路径集的预测路径进行插桩验证,获取精确路径,计算适应度值.在交叉变异过程中引入样本集中路径层级深度较大的优秀测试用例进行重用,生成覆盖目标路径的测试数据.最后,保留进化生成中产生的适应度较高的个体,更新链式模型C-SVMXGBoost,进一步提高测试效率.实验表明,C-SVMXGBoost较其他各对比链式模型更适合解决路径预测问题,可提高测试效率.并且通过与已有经典方法相比,所提方法在覆盖率上提高可达15%,平均进化代数也有所降低,在较大规模程序上其降低百分比可达65%. 展开更多
关键词 测试用例 SVM XGBoost 链式模型 多路径覆盖
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基于深度学习的回归测试用例优先级排序方法 被引量：4
8
作者 张李政 杨秋辉 +1 位作者 李兴佳 代声馨 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期46-52,共7页
在回归测试中对测试用例排序可以更快地发现代码缺陷,节约测试时间和资源,提高测试效率。现有的测试用例排序方法没有同时考虑代码的变更信息以及测试用例的历史执行信息,也没有考虑不同测试用例执行历史长短的区别,因此排序效果不佳。... 在回归测试中对测试用例排序可以更快地发现代码缺陷,节约测试时间和资源,提高测试效率。现有的测试用例排序方法没有同时考虑代码的变更信息以及测试用例的历史执行信息,也没有考虑不同测试用例执行历史长短的区别,因此排序效果不佳。针对这些问题,提出基于深度学习的回归测试用例优先级排序方法。首先分别构建基于代码变更信息和历史执行信息的分类模型;然后基于类间关系图识别受代码变更影响的类,对这些类的测试用例以及近期执行发现缺陷的测试用例进行分类,使用分类模型和启发式排序方法对测试用例分类进行排序;最后通过交替排序融合排序结果。在RTPTorrent数据集上选取6个项目进行实验,结果表明:1)在无时间约束时,所提方法在所有项目上都取得了不错的排序效果,在cloudify项目上的APFD指标达到0.972;2)在有时间约束时,所提方法的NAPFD指标超过了目前主流的排序方案。 展开更多
关键词 测试用例排序 深度学习 类间关系图 分类模型 分类排序
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测试用例演化研究进展 被引量：28
9
作者 张智轶 陈振宇 +1 位作者 徐宝文 杨瑞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期663-674,共12页
由于功能增加、性能调优、错误修复等原因,软件常常动态演化.现有测试技术难以满足软件演化过程中变化的测试需求,因此需要系统的测试用例演化技术,以有效保障演化软件的质量.回顾测试用例演化技术的研究现状,分别对测试用例选择、测试... 由于功能增加、性能调优、错误修复等原因,软件常常动态演化.现有测试技术难以满足软件演化过程中变化的测试需求,因此需要系统的测试用例演化技术,以有效保障演化软件的质量.回顾测试用例演化技术的研究现状,分别对测试用例选择、测试用例修复和测试用例集扩增这3部分内容进行了详细的比较和分析.最后提出测试用例演化技术领域存在的挑战和未来的研究方向. 展开更多
关键词 软件演化 回归测试 测试用例选择 测试用例修复 测试用例集扩增
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基于自然语言需求的SCADE模型测试用例自动生成方法 被引量：1
10
作者 邵温欣 杨志斌 +1 位作者 李维 周勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第7期29-39,共11页
随着安全关键软件规模和复杂性不断增加,模型驱动开发方法在安全关键领域得到了广泛应用。SCADE作为一种重要的建模方法和工具,能够表达确定性并发行为且具有精确时间语义等特性,适用于安全关键软件的建模、测试与验证。目前,已有方法... 随着安全关键软件规模和复杂性不断增加,模型驱动开发方法在安全关键领域得到了广泛应用。SCADE作为一种重要的建模方法和工具,能够表达确定性并发行为且具有精确时间语义等特性,适用于安全关键软件的建模、测试与验证。目前,已有方法主要采用手工方式构造SCADE模型测试用例,存在需求与测试用例不一致、成本代价高且容易出错的问题。文中提出了一种基于自然语言需求的SCADE模型测试用例自动生成方法。首先,给出了基于模型检测的测试用例自动生成方法,通过自然语言需求处理生成原子命题,用于生成前提假设Assume和观察者模型,同时给出了陷阱性质(Trap Properties)生成规则来生成陷阱性质用于模型检测;其次,给出了基于覆盖分析和变异测试的测试用例质量评估方法,并在SCADE模型上进行变异测试;最后,设计和实现了原型工具,并基于一个工业界案例飞行员弹射座椅控制系统进行了案例分析,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 安全关键软件 模型驱动开发 SCADE 测试用例自动生成 模型检测
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基于禁忌搜索的列车运行控制系统测试用例生成方法研究 被引量：3
11
作者 邢毅 赵一莉 +1 位作者 张雁鹏 左兴 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期66-75,共10页
当采用故障注入方法对高速铁路列车运行控制系统功能进行组合测试时,系统容易受到输入参数之间约束关系的影响,产生无效测试用例。为了应对多个故障间的耦合作用,以临时限速场景为例,提出一种基于禁忌搜索算法的测试用例生成方法。首先... 当采用故障注入方法对高速铁路列车运行控制系统功能进行组合测试时,系统容易受到输入参数之间约束关系的影响,产生无效测试用例。为了应对多个故障间的耦合作用,以临时限速场景为例,提出一种基于禁忌搜索算法的测试用例生成方法。首先,提取临时限速场景的设备故障特征作为故障注入输入参数,分析设备间的约束关系,建立约束满足模型;然后,依据信号设备的特点,改进禁忌搜索算法的初始解生成方式和邻域搜索过程,生成满足约束关系的测试用例;最后,依托京张智能高速铁路列车运行控制系统仿真测试平台,结合现场线路数据和实际设备信息,验证所提算法的有效性。实验结果表明:临时限速场景中加入约束后的测试用例个数比加入约束前在覆盖维度为2、3、4时分别减少了7.7%、7.0%、4.5%;所提算法生成的测试用例个数比IPOG、IPOG-F、mAETG、TS算法分别降低了32%、30.1%、24.5%、3.7%,且组合覆盖率比随机测试和自适应随机测试提高了9.5%和3.7%。该研究成果可为列车运行控制系统优化及安全性验证提供一定的参考。 展开更多
关键词 中国列车运行控制系统 禁忌搜索 测试用例 临时限速 组合测试
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基于事件处理函数的GUI测试用例集约简技术 被引量：4
12
作者 陈军成 薛云志 +1 位作者 陶秋铭 赵琛 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期1871-1885,共15页
GUI测试用例集约简是降低GUI软件测试成本的有效手段.GUI软件的消息循环机制以及事件驱动特性,导致传统的基于控制流和数据流的测试用例集约简技术难以直接应用于GUI测试用例集约简.如何在尽可能保持原有测试用例集缺陷发现能力的基础上... GUI测试用例集约简是降低GUI软件测试成本的有效手段.GUI软件的消息循环机制以及事件驱动特性,导致传统的基于控制流和数据流的测试用例集约简技术难以直接应用于GUI测试用例集约简.如何在尽可能保持原有测试用例集缺陷发现能力的基础上,尽可能地降低GUI测试用例集规模,是GUI测试用例集约简的一个挑战.以事件处理函数为核心,结合控制流和数据流技术,根据事件处理函数代码结构特征以及事件处理函数之间的数据依赖关系定义测试冗余规则,制定并实现了3种测试用例集约简技术.实验结果表明:与已有技术相比,其中两种根据事件处理函数之间的数据依赖关系制定的测试用例集约简技术达到了较好的约简效果. 展开更多
关键词 GUI测试用例 测试用例集约简 事件处理函数 定义-引用 冗余测试用例
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软件测试用例生成中的前置条件分析 被引量：7
13
作者 付剑平 陆民燕 阮镰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期103-105,共3页
在实践的基础上总结了测试用例生成中的前置条件,进行了分类和参数化,并将研究结果应用于测试用例自动生成工具,生成了软件可靠性测试用例。结果表明对前置条件的研究能够促进测试用例的自动化生成过程。
关键词 前置条件 测试用例 测试用例生成 测试用例自动生成
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面向自动紧急转向场景的自动驾驶测试用例生成方法 被引量：1
14
作者 饶聪波 赵津 +1 位作者 刘畅 孙念怡 《现代电子技术》 北大核心 2024年第16期130-136,共7页
为了验证智能汽车的安全性,需要生成大量用例用于系统测试。对此,提出一种基于临界安全距离模型的用例生成方法,该方法用于生成测试自动紧急转向(AES)系统的场景用例。首先通过对临界安全距离模型进行分析,识别出影响行车安全的关键参数... 为了验证智能汽车的安全性,需要生成大量用例用于系统测试。对此,提出一种基于临界安全距离模型的用例生成方法,该方法用于生成测试自动紧急转向(AES)系统的场景用例。首先通过对临界安全距离模型进行分析,识别出影响行车安全的关键参数;然后,从自然驾驶数据集High D中提取这些参数,并采用核密度估计方法构建AES测试场景的描述模型。使用蒙特卡洛(MC)方法对描述模型进行抽样,生成与自然驾驶行为参数特征相符的测试用例。同时,为了解决MC方法生成用例中风险及危险场景匮乏的问题,进一步引入重要性抽样(IS)方法,以提升风险用例和危险用例的生成比例。实验结果表明:所提方法能够高效地生成用于AES系统的测试用例;与MC方法相比,IS方法在风险用例上平均增加207.9%,在危险用例上平均增加272.6%,从而显著提高了测试效率。 展开更多
关键词 自动紧急转向 自动驾驶 测试用例 临界安全距离 High D数据集 核密度估计 蒙特卡洛法 重要性抽样
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面向MC/DC覆盖的白盒单元测试用例自动生成技术
15
作者 秦畅 陈赛 +3 位作者 李坤 刘恒 杨柳 马征 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第30期13039-13047,共9页
在航空航天、医疗、交通等需要保证严格安全的领域,软件测试过程中通常需要利用修正条件判定覆盖(modified condition/decision coverage,MC/DC)替代传统覆盖准则,以此生成更高质量的测试用例。基于此,提出了一种面向MC/DC覆盖的白盒单... 在航空航天、医疗、交通等需要保证严格安全的领域,软件测试过程中通常需要利用修正条件判定覆盖(modified condition/decision coverage,MC/DC)替代传统覆盖准则,以此生成更高质量的测试用例。基于此,提出了一种面向MC/DC覆盖的白盒单元测试用例自动生成方案,该方案以MC/DC覆盖到分支覆盖的映射为理论依据,基于符号执行引擎KLEE和底层虚拟机(low-level virtual Machine,LLVM)基础技术框架设计了多款工具,从而自动生成满足测试代码MC/DC最高覆盖的测试用例,以此检测出由于设计导致的MC/DC无法达到100%覆盖的代码缺陷。 展开更多
关键词 白盒测试 单元测试 测试用例自动生成 修正条件判定覆盖
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基于数据变异的神经网络测试用例选择方法
16
作者 曹雪洁 陈俊洁 +3 位作者 闫明 尤翰墨 吴卓 王赞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4973-4992,共20页
深度神经网络目前已被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、语音识别、人脸识别等安全攸关领域,因此深度神经网络测试对于保证其质量非常关键.然而,为判断DNN模型预测是否正确而对测试用例进行标注的成本很高.因此,筛选出能够揭示DNN模型错... 深度神经网络目前已被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断、语音识别、人脸识别等安全攸关领域,因此深度神经网络测试对于保证其质量非常关键.然而,为判断DNN模型预测是否正确而对测试用例进行标注的成本很高.因此,筛选出能够揭示DNN模型错误行为的测试用例并优先对其进行标注,能够尽快修复模型缺陷,从而提升DNN测试的效率、保证DNN模型质量.提出一种基于数据变异的测试用例选择方法DMS.该方法设计并实现数据变异算子生成变异模型,以模拟模型缺陷并捕获测试用例揭错时的动态模式,从而评估测试用例的揭错能力.在25个深度学习测试集和模型的组合上进行实验,结果表明,无论是筛选出的样本中揭错用例的比例还是揭错方向的多样性,DMS都要显著优于现有的测试用例选择方法.具体来说,以原始测试集作为候选集时,在选择10%的测试用例时,DMS能够筛选出候选集中53.85%–99.22%的揭错用例,在选择5%的测试用例时,DMS筛选出的测试用例已经几乎能覆盖所有的揭错方向.相较于8种对比方法,DMS平均多找出12.38%–71.81%的揭错用例,证明了DMS在测试用例选择任务中的显著有效性. 展开更多
关键词 深度学习 软件测试 测试用例选择 数据变异
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基于机器学习识别偶然正确测试用例
17
作者 田帅华 李征 +1 位作者 吴永豪 刘勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期68-77,共10页
基于频谱的故障定位(Spectrum-Based Fault Localization,SBFL)技术已被广泛研究,可以帮助开发人员快速找到程序错误位置,以降低软件测试成本。然而,测试套件中存在一种特殊的测试用例,其执行了错误的语句但能输出符合预期的结果,这种... 基于频谱的故障定位(Spectrum-Based Fault Localization,SBFL)技术已被广泛研究,可以帮助开发人员快速找到程序错误位置,以降低软件测试成本。然而,测试套件中存在一种特殊的测试用例,其执行了错误的语句但能输出符合预期的结果,这种测试用例被称为偶然正确(Coincidental Correct,CC)测试用例。CC测试用例会对SBFL技术的性能产生负面影响。为了减轻CC产生的负面影响,提升SBFL技术性能,文中提出了一种基于机器学习的CC测试用例识别方法(CC test cases Identification via Machine Learning,CCIML)。CCIML结合怀疑度公式特征和程序静态特征来识别CC测试用例,从而提高SBFL技术的故障定位精度。为了评估CCIML方法的性能,文中基于Defects4J数据集进行对比实验。实验结果表明,CCIML方法识别CC测试用例的平均召回率、准确率和F 1分数分别为63.89%,70.16%和50.64%,该结果优于对比方法。除此之外,采用清洗和重标策略处理CCIML方法识别出的CC测试用例后,最终取得的故障定位效果也优于对比方法。其中,在清洗策略和重标策略下,错误语句怀疑度值排在第一位的数量分别为328和312,相比模糊加权K近邻(Fuzzy Weighted K-Nearest Neighbor,FW-KNN)方法,定位到的故障数量分别增长了124.66%,235.48%。 展开更多
关键词 软件测试 故障定位 机器学习 偶然正确测试用例 特征提取
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中文文本纠错软件测试用例的选择生成方法 被引量：4
18
作者 冯程皓 谢振平 丁博文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期101-112,共12页
针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况,为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向,设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法(SGMT-CCS)。定义了两种不同的可供用户选择的... 针对目前尚无有效的中文文本纠错软件测试用例生成方法的情况,为了服务于软件纠错性能的测量并为软件提供优化方向,设计了一种面向多用户的、工程化的中文文本纠错软件测试用例选择生成方法(SGMT-CCS)。定义了两种不同的可供用户选择的用例评判标准:错误数量密度和错误种类密度。设计了三个模块:测试用例自动化生成模块、测试用例选择模块以及测试用例优先级排序模块。在SGMT-CCS中,用户可以:1)在测试用例自动化生成的过程中自定义错误最小间隔和用例集大小;2)在测试用例选择的过程中自定义错误最小间隔和期望值;3)在测试用例选择和优先级排序的过程中选择不同的用例评判标准进行自定义操作,以适应不同数据集的要求。实验结果表明,SGMT-CCS能够在较短的时间内获得有效的测试用例,选择模块实验在模拟的需求情况下都能满足用户自定义目标,优先级排序模块实验验证了相较于排序前,在不同评判标准下的不同时间段内都能有效提高测试效率。 展开更多
关键词 测试用例生成 中文文本纠错 可选择生成 回归测试 自然语言处理
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一种基于威胁模型的安全测试用例生成框架和工具
19
作者 付昌兰 张贺 +1 位作者 李凤龙 匡宏宇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4573-4603,共31页
近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试... 近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试主要集中在测试代码缺陷,处于软件开发后期,不能很好地对接前期威胁建模分析成果以构建安全的软件,业界威胁建模工具缺少进一步生成安全测试的功能.为了应对此问题,提出一种从威胁模型生成安全测试用例的框架,并设计和实现工具原型.为了便于测试,对传统的攻击树模型进行改进,对构建的模型进行规范性检查,从该模型中可以自动生成测试线索.根据攻击节点发生概率对测试线索进行评估,优先检测概率较高的威胁的测试线索.对防御节点进行评估,选择收益性较高的防御方案缓解威胁,以改进系统安全设计.通过为攻击节点设置参数可以将测试线索转换成具体的测试用例.在软件开发早期阶段以威胁建模识别出的威胁作为输入,通过框架和工具可以生成测试,指导后续的安全开发和安全测试设计,将安全技术更好地嵌入到软件设计和开发之中.案例研究部分将该框架和工具运用于极高危风险的安全测试生成,并说明了其有效性. 展开更多
关键词 威胁模型 威胁建模 攻击树模型 测试用例生成 测试线索
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DeepGenFuzz:基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成框架
20
作者 刘家豪 江贺 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第12期53-62,共10页
PDF文件是一种被广泛应用的重要文档格式。由于PDF文件的复杂性,PDF相关的应用程序中存在的缺陷可能会导致严重后果,例如遭遇恶意攻击、信息错误呈现等。因此,针对PDF相关应用程序的测试成为当前研究的热点问题。目前最有效的方法是基... PDF文件是一种被广泛应用的重要文档格式。由于PDF文件的复杂性,PDF相关的应用程序中存在的缺陷可能会导致严重后果,例如遭遇恶意攻击、信息错误呈现等。因此,针对PDF相关应用程序的测试成为当前研究的热点问题。目前最有效的方法是基于语法的模糊测试。然而,基于语法的模糊测试往往需要花费大量手工工作对复杂的语法规则进行总结和编写,严重阻碍了测试用例高效地自动化生成。深度学习技术为突破这一障碍提供了可行路径,但目前的方法生成的测试用例普遍质量较低,查找bug能力较差。进一步对其进行改进需要应对3个主要挑战,即数据集的筛选、测试用例覆盖率提升和测试用例大小增加两者间的平衡、测试用例的高效变异。因此,提出了一个基于深度学习的高效PDF应用程序模糊测试用例生成框架DeepGenFuzz,利用CNN,Seq2Seq和Transformer等模型,通过数据筛选、对象生成、对象附加、高效变异等步骤生成高质量PDF测试用例。在MuPDF等PDF应用程序上的评估表明,DeepGenFuzz生成的测试用例平均代码覆盖率明显高于Learn&Fuzz和IUST-DeepFuzz等目前最先进的工具,最高可达8.12%~61.03%;bug查找能力也远远优于Learn&Fuzz和IUST-DeepFuzz等最先进的工具,目前已经报告了在7个最流行的PDF应用程序中发现的31个未曾被报告的bug,其中25个已经得到确认或修复,涵盖了所有被测程序。 展开更多
关键词 PDF应用程序 深度学习 模糊测试 测试用例 代码覆盖率
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