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基于二叉树搜索空间缩减的测试数据生成

计算机应用研究 2014年第1期31卷 188-191页

作者：邵楠周雁舟惠文涛乔辉信息工程大学郑州450004

为了减小适应度函数计算量,提高测试数据自动生成效率,提出一种基于二叉树表示的搜索空间数据缩减方法。利用二叉树编码,记录全空间中的覆盖路径和路径长度;将目标路径和测试路径长度进行对比,去除路径长度相差较大的路径;利用遗传算法... 详细信息

为了减小适应度函数计算量,提高测试数据自动生成效率,提出一种基于二叉树表示的搜索空间数据缩减方法。利用二叉树编码,记录全空间中的覆盖路径和路径长度;将目标路径和测试路径长度进行对比,去除路径长度相差较大的路径;利用遗传算法生成测试数据并同已有两种方法进行比较。实验结果表明,在保证软件测试数据正确生成的情况下,该方法在进化代数和运行时间上有明显优势,生成测试数据效率高。

关键词：软件测试二叉树测试数据路径覆盖空间缩减

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工作流仿真结果分析

计算机工程 2010年第10期36卷 44-46,49页

作者：高保强郝克刚西北大学软件工程研究所西安710127

基于扩展信牌驱动模型的工作流仿真包括模型静态检查和动态仿真,研究通过动态仿真手段对流程进行测试与分析,从而获得仿真结果的性能指标和结构功能指标。对路径覆盖指标及缺陷指标进行研究。利用白盒与黑盒2种测试方法对被测流程进行... 详细信息

基于扩展信牌驱动模型的工作流仿真包括模型静态检查和动态仿真,研究通过动态仿真手段对流程进行测试与分析,从而获得仿真结果的性能指标和结构功能指标。对路径覆盖指标及缺陷指标进行研究。利用白盒与黑盒2种测试方法对被测流程进行高覆盖度仿真,通过仿真结果反映缺陷的类型、分布与走势,并形成仿真报表。

关键词：工作流管理系统性能指标功能指标路径覆盖缺陷

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OD矩阵估计中交通观测点的设置问题研究

信息与控制 2007年第2期36卷 235-239页

作者：马广英李平闻育浙江大学工业控制技术国家重点实验室

针对由路段流量估计OD矩阵的交通观测点设置问题,根据最大可能相对误差概念提出了改进的交通观测点设置原则:路径覆盖原则和最少观测点原则,并建立了相应的整数规划模型.该模型结构简单,计算方便,所需初始条件较少,且能够在保证OD矩阵... 详细信息

针对由路段流量估计OD矩阵的交通观测点设置问题,根据最大可能相对误差概念提出了改进的交通观测点设置原则:路径覆盖原则和最少观测点原则,并建立了相应的整数规划模型.该模型结构简单,计算方便,所需初始条件较少,且能够在保证OD矩阵估计的可行性和反推精度的同时节省交通观测费用.实例分析表明,结果合理可靠,有较好的适用性.

关键词： OD矩阵估计交通观测点路径覆盖整数规划

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面向目标路径的嵌入式软件测试数据生成

微计算机信息 2010年第35期26卷 68-69,61页

作者：罗银杨春晖宾建伟刘奕宏工业和信息部电子第五研究所广州510610

针对嵌入式软件结构化测试,以路径覆盖为目标,提出一种基于改进的遗传算法的测试数据生成模型,该模型通过采用自适应的遗传操作算子和引入爬山法,克服简单遗传算法的固有缺陷,以提高生成覆盖目标路径测试数据的效率,为解决嵌入式软件结... 详细信息

针对嵌入式软件结构化测试,以路径覆盖为目标,提出一种基于改进的遗传算法的测试数据生成模型,该模型通过采用自适应的遗传操作算子和引入爬山法,克服简单遗传算法的固有缺陷,以提高生成覆盖目标路径测试数据的效率,为解决嵌入式软件结构化测试的难题之一提供了一种思路.

关键词：嵌入式软件测试路径覆盖遗传算法爬山法测试数据生成

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测试用例自动生成算法及图书选购系统的设计

测试用例自动生成算法及图书选购系统的设计

作者：贺爱莲长沙理工大学

学位级别：硕士

测试用例的自动生成是软件测试技术的重要研究课题,将智能优化搜索算法应用于软件测试用例自动生成已成为一个重要的研究方向。另一方面,随着信息技术的发展,基于互联网进行图书选购已日益普及,其信息化管理的要求也更高,为此,本文针对... 详细信息

测试用例的自动生成是软件测试技术的重要研究课题,将智能优化搜索算法应用于软件测试用例自动生成已成为一个重要的研究方向。另一方面,随着信息技术的发展,基于互联网进行图书选购已日益普及,其信息化管理的要求也更高,为此,本文针对软件测试用例自动生成算法及基于WEB的图书选购系统的设计展开了研究,主要工作如下：1、提出了一种基于改进的粒子群的测试用例自动生成算法(IPSO),并用于测试用例自动生成。该算法部分克服了粒子群算法易陷入局部最优的缺点,采用惯性权值自适应调整策略平衡算法在种群进化中的全局寻优能力和局部探索能力;在算法的迭代过程中引进免疫记忆和疫苗接种机制,改善粒子迭代过程中种群多样性不高的问题;采用邻域机制对种群进行扩充,扩大算法的搜索空间。仿真实验表明该改进算法可以提高测试数据的生成效率。2、利用软件工程方法设计和实现了基于WEB的图书选购系统。该系统基于MyEclipse开发平台,采用了MVC设计模式以及SSH框架,并利用IPSO算法生成测试用例用于本系统中核心功能模块的测试。系统实现了多层开发的低耦合和代码的重用,提高了系统的可维护性和可扩展性。经测试,该系统运行良好。

关键词：软件测试测试用例粒子群算法路径覆盖图书选购系统

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基于相似度的消息传递并行程序测试

基于相似度的消息传递并行程序测试

作者：王金鑫中国矿业大学

学位级别：硕士

消息传递并行程序拥有简单的开发方式、实现的便捷性,以及优秀的兼容性能,是当前应用最广泛的并行程序之一。消息传递并行程序包含多个进程,这些进程并行执行,协同完成一个任务,使得基于该类程序的问题求解具有高效性。与串行程序相比,... 详细信息

消息传递并行程序拥有简单的开发方式、实现的便捷性,以及优秀的兼容性能,是当前应用最广泛的并行程序之一。消息传递并行程序包含多个进程,这些进程并行执行,协同完成一个任务,使得基于该类程序的问题求解具有高效性。与串行程序相比,该类程序要复杂的多,进程间通过消息传递完成通信,使得执行过程具有不确定性,同时可能伴随着数据竞争、资源冲突,以及死锁等新问题的出现。因此,消息传递并行程序的可靠性要求更高,对其进行测试显得尤其重要。为测试程序,需要确定待测试的目标,可以是一或多个语句、分支、路径,或者其它代码片断。已有学者指出,基于语句、分支等其他的许多软件测试问题都可以转化为路径覆盖测试数据生成问题。因此,寻找覆盖路径的测试数据是非常重要的。消息传递并行程序通常包含多个进程调度序列。针对路径覆盖的测试数据生成问题,本文首先研究从程序中选择可高效生成期望测试数据调度序列的方法,以提高测试效率;但随着程序复杂度的提高,需要测试的路径也急剧增多,如果逐一寻找覆盖这些路径的测试数据,那么,需要多次运行程序,才能生成相应的测试数据。如果多条路径对应选择的调度序列相同,相应的测试数据生成问题,可建模为多目标优化问题,以减少程序运行的次数,从而提高测试数据生成的效率。但是,当路径的数量很多时,将导致建模的优化问题包含过多的目标函数,大大增加问题求解的难度。鉴于此,本文提出一种适用的路径分组方法,将复杂的多目标优化问题分解为多个简单的子优化问题,从而进一步提高测试数据生成的效率;待测试的路径分组后,本文最后给出详细的测试数据问题的求解过程。文章主要包括如下3个方面:（1）针对消息传递并行程序的路径覆盖准则,提出测试数据生成的调度序列选择方法。不同调度序列下覆盖路径测试数据生成的难度存在很大差别。调度序列选择不当,将大大限制测试效率的提高。所提方法旨在针对待覆盖的路径,选择一个性能优越且可行的调度序列,以高效的生成期望的测试数据。首先,在程序的输入空间中基于拉丁超立方采样,生成程序输入集合;然后,以每一采样值在每一调度序列下执行程序,得到覆盖路径与目标路径的相似度,并基于此排序调度序列;最后,基于静态分析,寻找性能优越且可行的调度序列。所提方法充分考虑调度序列对消息传递并行程序执行的影响,为该类程序的测试提供了行之有效的途径。（2）同一调度序列下,待覆盖路径的数量很多时,通过对上述路径合理分组,将测试数据生成问题建模为多个简单的子优化问题,从而提高路径覆盖测试数据生成的效率。考虑到已有方法得到的路径分组,组内路径之间的相似度偏低,路径覆盖测试数据的生成会受到限制。为克服上述缺陷,本文提出一种新的路径分组方法,该方法将组内已有的目标路径均视为基准路径,并基于与这些基准路径的相似度,将剩余的待覆盖路径分组,以提高组内所有目标路径的相似度,从而提高相应的测试数据生成的效率。此外,基于进程直接涉及的程序输入,设定进程子路径相似度的权值,并基于这些子路径的相似度及其权值,计算路径间的相似度。（3）基于上述研究内容,给出测试数据生成的实现过程。该实现过程的核心是遗传算法。作为一种受自然界生物进化启发,产生的基于种群的全局概率搜索方法,遗传算法具有自学习性和自适应性等优点。首先,将测试数据生成问题转化为优化问题,然后,采用遗传算法求解上述优化问题,以生成期望的测试数据。本文提出的方法,不仅提高了基于路径覆盖的消息传递并行程序的测试效率,还扩大了遗传算法的应用范围,具有非常重要的理论意义和实用价值。

关键词：消息传递并行程序路径覆盖测试数据生成调度序列选择路径分组遗传算法

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基于遗传算法的测试数据生成研究

基于遗传算法的测试数据生成研究

作者：律亚楠汕头大学

学位级别：硕士

测试数据的生成是软件测试的重要内容,程序在测试数据上执行以发现软件中存在的错误和缺陷,是软件测试领域的基本方法。传统的手工构造测试数据方式工作量大、测试周期长,且易于出现测试遗漏,测试数据自动构造技术可以较好的辅助弥补这... 详细信息

测试数据的生成是软件测试的重要内容,程序在测试数据上执行以发现软件中存在的错误和缺陷,是软件测试领域的基本方法。传统的手工构造测试数据方式工作量大、测试周期长,且易于出现测试遗漏,测试数据自动构造技术可以较好的辅助弥补这些问题。路径覆盖是软件测试中常用的覆盖标准,面向路径覆盖测试数据的自动生成加之人工干预,将有效提高单元测试效率。本文在研究分析软件测试技术中面向路径的测试数据生成方法及遗传算法的基础上,提出了面向路径覆盖测试数据的自动生成方法。以遗传算法为核心,设计基因编码并构建初始群体,利用程序插装理论及分支函数为遗传算法构造适应度函数,利用遗传算子完成进化过程,为待测程序生成满足目标路径的最优解。对Korel提出的分支函数以及Gallagher提出的程序插装方式进行改进,构造遗传算法的适应度函数;改进了遗传算法的参数编码方案、交叉策略、变异策略,使其更能满足求解问题的需求。设计实现了基于遗传算法的测试数据辅助生成工具,比较研究了算法的成功率和测试数据的生成质量,结果表明,较之当前常用的随机测试方法和Korel法,该方法能够以较高的成功率生成高质量的测试数据。

关键词：软件测试遗传算法路径覆盖测试数据生成

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定向灰盒Fuzzing优化

定向灰盒Fuzzing优化

作者：张艳北京交通大学

学位级别：硕士

模糊测试技术(Fuzzing)是一种广泛应用于漏洞扫描的测试技术。然而,模糊测试技术在生成测试用例的过程中存在着较大的随机性和盲目性。定向灰盒Fuzzing技术是一种专注于定位到程序中指定目标位置的漏洞检测技术,它在检测能力(可能遗漏... 详细信息

模糊测试技术(Fuzzing)是一种广泛应用于漏洞扫描的测试技术。然而,模糊测试技术在生成测试用例的过程中存在着较大的随机性和盲目性。定向灰盒Fuzzing技术是一种专注于定位到程序中指定目标位置的漏洞检测技术,它在检测能力(可能遗漏重要缺陷)和测试效率方面面临着巨大的挑战。目前定向灰盒Fuzzing技术存在两个挑战:(1)功率调度的不公平性;(2)路径探索的不全面性。定向灰盒模糊器AFLGo通过计算种子到目标位置的距离来实现定向性,然而它只为距离目标位置近的种子分配更多的能量,而忽略了距离目标位置远的种子,导致远离目标位置的漏洞难以暴露,远离目标位置的路径难以覆盖。本文提出了一种基于路径覆盖的Fuzzing策略,通过提取插桩反馈信息中的关键信息,计算种子的适应度,进一步引导种子的变异方向,做到对被测工程更加全面的覆盖且致力于挖掘潜在漏洞。具体地,针对路径探索不全面的问题,使用基于频度适应度、新分支适应度和不频繁分支适应度算法,筛选高质量的种子;针对功率调度片面性的问题,提出基于路径覆盖的功率调度算法,在“探索”阶段,提高对被测工程的代码覆盖率;在“利用”阶段,利用种子中的有效信息,对种子的能量进行全面地调节,提高种子的定向能力。本文将基于路径覆盖的Fuzzing策略与定向灰盒模糊器AFLGo结合,构建了定向灰盒模糊器PacoAFL。本文在一些典型的应用软件(如MJS、libxml2、lrzip和GNU Binutils)中完成模糊测试,在同样的实验条件下,与AFLGo和AFL进行比对。实验结果表明,基于路径覆盖的Fuzzing策略能够有效提升种子的探索能力,即代码覆盖率;分支覆盖率、行覆盖率和函数覆盖率相比于AFLGo和AFL均有了一定程度的提升。同时,在漏洞挖掘方面,PacoAFL相比于AFLGo和AFL均能够发现更多的漏洞。PacoAFL能够完成crash重建,在lrzip上,重现了CVE-2017-8846和CVE-2018-11496这两个漏洞的堆栈信息,进一步证明了PacoAFL的定向能力。

关键词：定向灰盒模糊频度适应度不频繁分支新分支路径覆盖 crash重建

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基于方法切片的软件回归测试研究

基于方法切片的软件回归测试研究

作者：杜章华中南大学

学位级别：硕士

软件回归测试是软件测试研究领域的热门课题,也是整个软件测试过程中的工作核心。当源程序发生修改后,采用重测部分的回归测试策略可大幅减少回归测试用例数量,进而有效降低回归测试时间与成本,其中仅选择跟源代码变化相关的测试用例（... 详细信息

软件回归测试是软件测试研究领域的热门课题,也是整个软件测试过程中的工作核心。当源程序发生修改后,采用重测部分的回归测试策略可大幅减少回归测试用例数量,进而有效降低回归测试时间与成本,其中仅选择跟源代码变化相关的测试用例（即那些受源代码变化影响的测试用例）进行回归测试一直是软件测试领域的一个共识,由此如何选择出那些受变化影响的测试用例最小集成为软件研究领域的一个难点。本文采用以下方案来提高大型软件回归测试效率,尽量减小回归测试用例集：首先对单纯的程序切片（以程序语句为基本单元进行的切片）进行改进,将其应用于软件方法层上,以方法为基本单元进行切片,提出了方法切片算法,这是一种粗粒度的程序切片方法,不过分考虑程序语句细节,只考虑软件方法与方法之间的调用关系。这样既可以快速确定待回归测试用例集,也使得算法本身不会过于复杂以至于不能应用在大型软件回归测试中,利用方法切片算法可以得到回归测试用例最小集的一个粗略近似解;然后提出了一种新的测试用例约简技术对得到的回归测试用例粗略集进一步约简,从中再剔除一些跟变化不相关的测试用例,得到最终的待回归测试用例集。本文实现了方法切片算法MethodSlice与新的测试用例约简算法G-GRE,并提出了综合利用MethodSlice及G-GRE算法的软件回归测试过程模型。实验结果表明,通过以上方案,可以得到一个回归测试用例集,利用此用例集进行回归测试,可以达到重新回归全部测试用例的效果,而其数量往往远少于全部测试用例,一定程度上提高了回归测试效率,节省了测试时间与成本。

关键词：方法切片依赖图入口依赖测试用例约简路径覆盖