隨著軟件系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴大、復(fù)雜度迅速的上升,對軟件質(zhì)量提出了更高的要求,軟件質(zhì)量受到人們越來越多的關(guān)注。軟件測試這一確保軟件質(zhì)量的有效方法也越來越被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界所重視�；谡Z句覆蓋的測試方法,如語句、分支覆蓋等,即使達(dá)到了100%覆蓋率,也無法確保100%檢測出程序所含故障。為解決該問題,人們提出了一種高故障檢測率方法,主要思想是使用變異測試方法來檢測語句覆蓋無法檢測出的那一部分故障。本文完成了該框架中:去除冗余的變異算子、面向數(shù)值型變異體的值域分析和設(shè)計實現(xiàn)了高度可擴展的變異系統(tǒng)三個主要部分,并對整體檢測效果進行了實驗。此外,故障定位也是測試總體流程中承上啟下重要的一環(huán),現(xiàn)有基于程序執(zhí)行頻譜的方法,受偶然正確性用例等影響,而基于變異的故障定位方法則可以避免這一類噪音的影響。本文提出一種基于變異測試的去算子敏感性的故障定位方法。本論文依托國家自然科學(xué)基金重大研究計劃“代碼自動化覆蓋測試的關(guān)鍵技術(shù)研究與系統(tǒng)研發(fā)”(課題編號:91318301)、國家自然科學(xué)基金項目“基于抽象內(nèi)存模型的復(fù)雜類型測試用例生成方法研究”(課題編號:61202080)、國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)“網(wǎng)構(gòu)化軟件協(xié)同生產(chǎn)和運行演化集成平臺及服務(wù)環(huán)境”(課題編號:2012AA011201)和中國博士后科學(xué)基金(2015M581032)開展研究。本文將變異測試這一有效的測試方法,分別結(jié)合到高故障檢測和故障定位兩個測試領(lǐng)域。本文以提升高故障檢測率方法的效率和精度、提升基于變異的故障定位的精度為目標(biāo),具體研究內(nèi)容包括:(1)基于程序上下文的冗余變異體選擇方法高故障檢測率方法的目標(biāo)是尋找一個小的變異體集合,該集合相對覆蓋用例集是難測的。但變異測試可以生成海量的變異體,會大大提升測試成本和分析難度。因此,高故障檢測率方法首先要去除冗余變異體,來降低測試成本。該部分工作貢獻(xiàn)有:本文提出了一種基于程序上下文的冗余變異體選擇方法,來降低變異測試成本。針對程序中的順序語句所產(chǎn)生的變異體,基于故障的可達(dá)-感染-傳播模型,提出了使用區(qū)間抽象域來表示程序狀態(tài),通過區(qū)間運算判斷變異體之間冗余關(guān)系的算法;針對程序中的條件語句,基于謂詞故障層級,分別給出了面向簡單謂詞和復(fù)合謂詞的冗余變異體選擇算法。并對這兩種算法對冗余變異體的判定效果進行了分析,最后給出了在分層抽樣背景下,非冗余變異體生成的約束邊界條件。對Siemens和開源項目等共8個工程進行了實驗,并與隨機選擇法進行了對比。結(jié)果表明,本文所提方法在減少變異測試時間成本的同時,可以保持較高的變異得分。(2)變異分析中基于仿射運算的變異體值范圍分析方法高故障檢測率方法將對非冗余變異體進行分析,選取難測故障集,分析過程涉及變異分析和變異測試用例生成等。其中,對數(shù)值型變異體的分析是一個重要的環(huán)節(jié)。這是因為在國防、航天、金融等關(guān)鍵領(lǐng)域所使用的計算機軟件中,許多物理屬性是通過數(shù)值變量來描述的,一些核心業(yè)務(wù)也是通過對這些變量進行數(shù)值計算來完成的。為尋找這些程序中難測故障,就需要對數(shù)值變量進行分析,計算結(jié)果的精度會直接影響高故障檢測率方法的準(zhǔn)確度。目前變異測試已有研究并未對數(shù)值型變異體采取優(yōu)化分析,只是按字表含義進行簡單的值域劃分;或是使用了初級的精度不高的區(qū)間運算,嚴(yán)重影響了整體精度。該部分工作貢獻(xiàn)有:本文在基于路徑的程序分析背景下,結(jié)合變異測試的自身特點,使用精度更高的仿射運算來代替區(qū)間運算,給出了一種基于仿射運算的變異體值范圍分析方法,給出了抽象域的定義、抽象語句的操作并描述了所支持的具體語義。提出了具體程序語句的預(yù)處理算法、具體語義向抽象語義的轉(zhuǎn)化和變異約束的處理及仿射運算規(guī)則等。該方法作為變異測試/分析的前端處理模塊,是難測故障分析的基礎(chǔ),是數(shù)值型難測故障分析的前置條件,可為其提供更加緊湊精確的輸入域,以提升變異測試/分析的總體精度。此外,為驗證本文方法整體的高故障檢測率,進行了兩組實驗,分別使用了開源的TCASP和5個benchmark函數(shù),實驗結(jié)果表明:本文方法對條件型變異體,最高可以檢測傳統(tǒng)覆蓋方法無法檢測的故障的93.8%。對數(shù)值型變異體,平均可以檢測78.5%傳統(tǒng)覆蓋方法無法檢測的故障。(3)去算子類型敏感性的基于變異測試的故障定位方法隨著變異測試研究的不斷深入,人們發(fā)現(xiàn)除其自身的高故障檢測率,和其他測試領(lǐng)域結(jié)合仍產(chǎn)生了不錯的效果,如基于變異的故障定位等。基于變異的故障定位作為一種新出現(xiàn)的軟件故障定位方法,相比基于程序頻譜的定位方法,一定程度上克服了偶然正確用例帶來的噪音問題,但現(xiàn)有的基于變異的故障定位未考慮變異算子類型敏感性問題,即隨機使用算子會導(dǎo)致結(jié)果有很大的波動。該部分工作貢獻(xiàn)有:為提升基于變異的故障定位效果,本文給出一種精度更高的基于變異測試的故障定位方法。具體的,針對關(guān)系變異算子、邏輯變異算子和值相關(guān)變異算子分別提出了算子選擇算法。這種針對程序上下文進行的變異算子選擇方法,可以一定程度上緩解使用隨機算子所帶來的定位不準(zhǔn)確問題。使用兩組疑似度計算公式對六個SIR開源程序和11個Linux實際程序進行了實驗,結(jié)果表明本文所提方法可以緩解隨機算子帶來的算子類型敏感性問題,提升基于變異測試的故障定位方法的定位精度。(4)具有高可擴展性的變異測試系統(tǒng)為支持上述高故障檢測率和基于變異的故障定位方法,設(shè)計實現(xiàn)了一款具有高可擴展性的變異測試系統(tǒng)。該部分工作貢獻(xiàn)有:本系統(tǒng)針對現(xiàn)有C語言變異測試工具的算子類型不易擴充、自動化程度較低、對實際工程支持有限等問題進行研發(fā),具體由故障注入、故障模型、批量執(zhí)行與結(jié)果分析四個模塊組成。使用自然的抽象語法樹結(jié)構(gòu)來表示變異體,具有高度的可擴展性;給出了針對循環(huán)體、字符串函數(shù)、數(shù)學(xué)計算函數(shù)和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變異算子擴展方法,并可自定義更為豐富的變異算子,擴大變異測試的故障檢測范圍。使用實際開源項目中的程序,和其他故障注入工具進行實驗對比,本系統(tǒng)具有更佳的測試效果。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.53
【部分圖文】：

試、嵌入式軟件測試、Ｗｅｂ應(yīng)用測試、移動ＡＰＰ軟件測試和云計算應(yīng)逡逑用測試、大數(shù)據(jù)應(yīng)用測試和人工智能應(yīng)用測試。逡逑具體的如圖１－１所示。但也要注意軟件測試是一個發(fā)展迅速的研宄領(lǐng)域，新逡逑的技術(shù)層出不窮，本圖只能孔窺一二。逡逑２逡逑

ｔｊｖ邋ｍ邋ｍｉ邋ｃ邐ｍ邋ｉａ邋ｍ邋ｉｊｖ逡逑圖１－１軟件測試研究領(lǐng)域逡逑１．２研究原因逡逑１．２．１高故障檢測率相關(guān)問題逡逑上述經(jīng)典的覆蓋測試方法可以一定程度上檢測出程序中的故障，但存在檢測逡逑能力有限等不足之處。逡逑據(jù)相關(guān)實驗和工程經(jīng)驗，滿足語句、分支準(zhǔn)則的用例集只能檢測出大約８０％逡逑故障，約苻２０％故障是無法檢測出來的［１］。如下例：只打川例＆＝６時，才可以檢逡逑測該故障。如｛ａ＝０；ａ＝ｌ邋６｝雖然滿足該語句的１００％分支覆蓋，但無法檢測出該故逡逑障。高故障檢測率方法中，稱這類故障為“難測故障”。逡逑表１－１邐程序例子及其生成的變異體逡逑邐源程序邐Ｗ邐逡逑邐ａ＜６邐邋ａ＜＝６逡逑而另一方面，和經(jīng)典的測試方法相比，變異測試是一種基于故障的測試方法，逡逑具有更高的故障檢測能力。通過選擇變異算子集合，變異測試可以模擬一些“特逡逑殊”或“難測”的故障

邐北京郵電大學(xué)工學(xué)博士學(xué)位論文邐逡逑面向Ｃ語言的變異測試系統(tǒng)，該系統(tǒng)同時也是前述章節(jié)的支持平臺。第七章對逡逑前文進行了總結(jié)并展望了未來工作。各章節(jié)組織架構(gòu)圖如下：逡逑

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本文編號：2807583