本文選題：測試用例自動生成 + 條件判定覆蓋�。� 參考：《軟件學報》2016年03期

【摘要】：條件判定覆蓋(condition/decision coverage,簡稱C/DC)準則是各種安全攸關軟件測試中常用的測試覆蓋準則,它要求軟件測試覆蓋程序中每個判定以及條件的真/假取值.現(xiàn)有的自動測試生成方法在針對該準則的測試用例生成過程中存在很多不足.例如:符號執(zhí)行方法很難處理較為復雜的非線性條件約束,并在處理程序的規(guī)模上受到很大限制;希爾攀登法由于在搜索過程中易陷入局部最優(yōu),而難以達到滿足C/DC準則的高覆蓋率;模擬退火法和遺傳算法依賴于用戶使用過程中的復雜配置,測試用例生成效果具有一定的隨機性.針對這一現(xiàn)狀,提出了一種線性擬合制導測試用例生成方法.依據(jù)C/DC準則,該方法將程序中的每一個條件判定規(guī)范化為一個與零值比較的數(shù)值函數(shù),并以插樁與執(zhí)行獲得該函數(shù)當前輸入下的采樣.通過擬合這些采樣,能夠逐步判斷出程序中各個條件判定與輸入的關系,并利用這些關系生成高覆蓋率的測試用例.相對于傳統(tǒng)方法,該方法具有參數(shù)配置簡易、生成過程高效等優(yōu)點,并且能夠處理帶非線性條件約束、邏輯復雜的程序.在3個開源軟件庫中的25個真實程序上運行的實驗結果表明,所提出的方法比目前以覆蓋率見長的遺傳算法(genetic algorithm,簡稱GA)制導方法具備更好的覆蓋能力與更高的執(zhí)行效率.
[Abstract]:Conditional decision coverageC- / DCCcriterion is a commonly used test coverage criterion in all kinds of security related software testing. It requires each decision and the true / false value of the condition in the software test overlay program.The existing automatic test generation methods have many shortcomings in the test case generation for this criterion.For example, the symbolic execution method is very difficult to deal with more complex nonlinear constraints, and is limited in the size of the processing program; Hill's climbing method is prone to fall into local optimum in the search process.The simulated annealing method and genetic algorithm depend on the complex configuration in the process of user usage, and the test case generation effect is random.In view of this situation, a method of generating test cases for linear fitting guidance is proposed.According to the C/DC criterion, each condition decision in the program is normalized to a numerical function compared with zero value, and the sampling under the current input of the function is obtained by inserting the pile and executing it.By fitting these samples, we can judge the relationship between each condition and input in the program step by step, and use these relationships to generate test cases with high coverage.Compared with the traditional method, this method has the advantages of simple parameter configuration, high efficiency in generating process, and can deal with programs with nonlinear constraints and complicated logic.The experimental results on 25 real programs in 3 open source software libraries show that the proposed method has better coverage ability and higher execution efficiency than the genetic algorithm (GAGA) guidance method, which has good coverage.
【作者單位】： 計算機軟件新技術國家重點實驗室(南京大學);南京大學軟件學院;南京大學計算機科學與技術系;
【基金】：國家自然科學基金(61402222,91318301,61561146394) 國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973)(2014CB340703) 教育部高等學校博士學科點專項科研基金(20110091120058) 江蘇省產(chǎn)學研項目(BY2014126-03)~~
【分類號】：TP311.53

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本文編號：1757140