基于MBD模型自动生成测试用例的软件测试方法

在安全关键软件领域应用基于模型的开发技术时,存在着软件测试充分性的问题。提出了一种基于MBD模型自动生成测试用例、对航空发动机控制软件进行测试的新方法。通过使用MathWorks提供的自动生成测试用例工具箱(SLDV),基于FADEC控制软件的Simulink模型,自动生成满足控制软件模型MC/DC覆盖率100%的测试用例,并在Cppunit测试框架下执行测试用例;通过对比模型输出和测试输出来发现被测对象的问题,确保软件代码与模型的一致性。项目实践表明,该测试方法是软件集成测试的有益补充,提升了软件测试的充分性。     

基于模型的软件接口故障注入测试平台技术

针对软件接口类型多、接口故障注入自动控制复杂的困难以及目前缺少有效的软件接口故障注入工具现状,对软件故障注入中的交联接口故障注入技术展开研究,提出了一种基于模型的软件接口故障注入测试平台技术。通过交联接口测试可视化建模和接口故障注入算子设计,自动生成XML 格式的测试用例,并且通过基于XSLT的脚本自动化生成与执行技术实现测试的控制与执行。故障注入测试主机与接口故障注入器网络连接,接口故障注入器将接口故障数据转换成以太网、串口或CAN网络数据注入到被测软件中,并返回被测件输出数据到测试主机实现测试数据收集与判断。基于模型的软件接口故障注入测试平台具有较强的通用性与易用性,提高了接口故障注入测试的效率,降低了接口测试的成本。     

Android软件可靠性测试用例自动生成的设计研究

Android是近几年新兴的智能手机操作系统,同时也出现了各种类型的Android应用软件,竞争激烈。对其进行可靠性测试是保证Android软件质量和可靠性的重要途径,同时也可帮助开发方在满足用户期望和尽快上市发布产品两者之间找到合理的平衡。而测试用例的生成是软件可靠性测试的重要环节。针对Android软件可靠性测试用例的自动生成问题,首先提出收集用户对Android软件使用的习惯数据,以便于构建软件的马尔科夫链模型的方法,并基于马尔科夫链模型,提出和实现了设置状态间转移概率算法和测试用例生成算法,最终根据以上的研究内容设计了带有自动记录用户操作习惯模块的Android文件管理器和Android软件可靠性测试用例自动生成工具,给出了Android软件可靠性测试用例设计的总体思路。实验结果表明,该方法大大降低了Android软件测试用例生成的难度,同时节约了测试用例生成的时间和成本,提高了可靠性测试的效率。     

松散耦合接口测试数据精简技术

软件接口测试的重点是要检查数据的交换、传递和控制过程,还包括处理的次数.在接口测试中经常涉及大量具有复杂关系的接口数据,这些接口数据形成的输入集合相当巨大,对软件测试人员造成很大的困扰.该文研究的是基于松散耦合的接口,如何在巨大的输人数据集合中确定有效的测试用例输入子集.提出了通过精简输入数据域、确定值域相关关系以及多重维数相邻因素组合覆盖表等技术设计接口测试用例的方法.应用该方法,在限定资源条件下,简化输入集合,可以得到更有效的测试数据.     

UML模型驱动的划分测试用例生成方法研究

测试用例的自动生成是软件测试研究的主要方向之一。针对现有的UML模型驱动测试方法在测试数据生成方面存在低效、无目的性、冗余等问题,提出了基于UML活动图模型驱动的划分测试用例自动生成方法。该方法将测试场景归为五种类型,并为每种类型规划了测试数据取值范围和选择方法。构建了基于该方法的原型工具软件,提供被测软件原模型和数据约束即可生成测试用例。实验结果表明,该方法能够在不降低测试覆盖率的情况下,能生成数量少、针对性强的测试用例集。     

基于分类树的随机测试用例生成

随机测试(RT)已被用于在基于模型的测试中自动生成满足一定模型覆盖准则的测试用例集合.然而,完全随机的测试用例产生方法可能会导致大量冗余的测试用例.因此,在研究基于UML(Unified Modeling Language)活动图产生测试用例的基础上,提出了一种基于分类树的随机测试用例产生方法(CT-RT),运用分类树分析已运行测试用例的输入域,从而指导产生新的测试用例,并通过实验案例说明了对于UML活动图中的简单路径覆盖.该方法较之完全随机的方法大大减少了冗余测试用例的数量.     

基于一致性测试理论的Statechart描述的测试用例自动生成

本文研究Statechart描述的测试语义和测试用例的自动生成.基于Tretmans的从标记转换系统描述自动生成测试用例的方法,我们研究如何从Statechart描述自动生成测试用例.本文的主要贡献在于建立了基于Statechart描述的一致性测试和测试用例生成的形式化基础.为Statechart描述建立了形式化测试语...     

基于面向对象技术的实时软件可靠性测试数据生成方法研究

软件可靠性测试是为了满足软件可靠性要求、评价软件可靠性水平及验证软件产品是否达到可靠性要求的一个有效途径。为生成软件可靠性测试用例,需要分析目标软件输入变量的各种特性、约束条件和取值方法等行为。本文试图从分析实时软件输入变量的行为着手,利用面向对象技术,分析输入变量对象的各种属性和行为,建立起输入变量对象模型,并给出根据这种模型生成实时软件可靠性测试用例的框架。     

基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成*

为了提高GUI软件测试用例的生成效率和可维护性,提出了一种基于本体和规则推理的GUI软件测试用例生成方法。首先建立一个通用的GUI软件测试用例本体模型,通过对其继承和实例化可获得具体被测软件的测试用例本体模型,同时开发反映测试数据生成和测试路径生成的测试用例生成规则。最后将基于OWL的测试用例本体和基于SWRL的测试用例生成规则导入Jess推理引擎,通过推理得到符合测试需求的、易于维护的测试用例子集。在核电站堆芯换料管理系统上的应用,验证了该方法的有效性。     

一种从UML模型生成测试用例方法的研究与实现

测试用例生成是软件自动化测试的基础与关键。随着UML的广泛应用,基于UML模型来自动生成用例的技术日益受到关注。在UML模型中,顺序图描述了软件系统的动态行为,是软件集成测试中一个重要的来源。文中提出一种基于UML顺序图与类图相结合的方法来自动生成测试用例,定义了相应的测试覆盖准则及测试衡量标准,并用一个具体实例验证了测试用例的生成过程。最后给出了测试用例自动生成工具的框架。     

基于数据模型的接口用例自动生成

在嵌入式软件设计过程中，接口是非常重要的设计元素，对接口协议进行验证是接口测试中的主要内容。但现在软件接口类型不同，需要人工识别与组装各种接口的测试用例报文，接口协议的复杂度直接影响测试用例编制的难度与工作量。为实现接口测试用例的自动生成，提出一种基于数据模型的接口用例自动生成技术，根据复杂的接口协议文件，建立被测软件的接口协议形式化模型，准确、高效地表达接口协议规则及要素，并使用动态计算与替换算法得到相应业务场景下的预期结果，生成标准化的测试用例，更可兼容多种类型的接口，有效提升了接口测试效率。     

基于时间自动机模型的无线传感器网络数据收集协议测试用例生成

从协议测试的角度出发研究了基于时间自动机模型的无线传感器网络数据收集协议测试用例生成方法,提出利用UPPAAL工具对数据收集协议建立时间自动机模型,进而利用UPPAAL CoVer工具生成满足特定覆盖标准的测试路径集合的方法。为了便于生成实际测试用例,开发了辅助自动测试用例生成工具ATCGT。通过一个工业界的无线抄表数据收集协议的建模与测试用例生成实例,阐明了该方法的有效性。     

基于接口参数的黑箱测试用例自动生成算法

测试用例的选择与生成技术是软件测试尤其是黑箱测试的一个重要研究领域，测试用例的质量将直接决定软件测试的科学性和有效性．该文在一般的测试用例选择方法的基础上，提出了一种基于对接口参数进行组合覆盖的黑箱测试用例自动生成算法模型，据此可以生成一个对所有接口参数进行两两组合覆盖的测试用例表．并证明了该方法产生的测试用例具有数量少、能实现对接口参数最大限度组合覆盖的特点，从而可以在提高软件测试质量的同时，降低成本，提高效率．最后介绍了该算法在作者研究开发的测试数据生成工具中的实际效果．     

A dynamic stochastic model for automatic grammar‐based test generation

Grammar‐based test generation provides a systematic approach to producing test cases from a given context‐free grammar. Unfortunately, naive grammar‐based test generation is problematic because of the fact that exhaustive random test case production is often explosive, and grammar‐based test generation with explicit annotation controls often causes unbalanced testing coverage. In this paper, we present an automatic grammar‐based test generation approach, which takes a symbolic grammar as input, requires zero control input from users, and produces well‐distributed test cases. Our approach utilizes a novel dynamic stochastic model where each variable is associated with a tuple of probability distributions, which are dynamically adjusted along the derivation. We further present a coverage tree illustrating the distribution of generated test cases and their detailed derivations. More importantly, the coverage tree supports various implicit derivation control mechanisms. We implemented this approach in a Java‐based system, named Gena. Each test case generated by Gena automatically comes with a set of structural features, which can play an important and effective role on automated failure causes localization. Experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, the well‐balanced distribution of generated test cases over grammatical structures, and a case study on grammar‐based failure causes localization. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段。针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作。实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力。     

Code-coverage guided prioritized test generation

Most automatic test generation research focuses on generation of test data from pre-selected program paths or input domains or program specifications. This paper presents a methodology for a full solution to code-coverage-based test case generation, which includes code coverage-based path selection, test data generation and actual test case representation in program’s original languages. We implemented this method in an automatic testing framework, eXVantage. Experimental results and industrial trials show that the framework is able to generate tests to achieve program line coverage from 20% to 98% with reduced overall testing effort. Our major contributions include an innovative coverage-based program prioritization algorithm, a novel path selection algorithm that takes into consideration program priority and functional calling relationship, and a constraint solver for test data generation that derives constraints from bytecode and solves complex constraints involving strings and dynamic objects.     

应用UML顺序图的联锁测试用例生成方法

计算机联锁软件是安全完善度等级最高的软件, 因此, 在投入使用前对联锁软件的测试是必不可少的。为生成联锁软件测试用例, 结合包含有充分测试信息的UML模型, 提出一种以UML顺序图为主要模型的软件测试用例生成方法。通过提出有向图SG生成算法, 将顺序图转换为SG; 然后基于特定的覆盖准则和采用深度优先搜索算法遍历SG, 得到场景的输入、预期输出、约束条件以及场景环境, 生成测试用例; 最后, 以进路建立过程为例验证了该方法的可行性和正确性。     

A semantic approach for automated test oracle generation

This paper presents the design, implementation, and applications of a software testing tool, TAO, which allows users to specify and generate test cases and oracles in a declarative way. Extended from its previous grammar-based test generation tool, TAO provides a declarative notation for defining denotational semantics on each productive grammar rule, such that when a test case is generated, its expected semantics will be evaluated automatically as well, serving as its test oracle. TAO further provides a simple tagging mechanism to embed oracles into test cases for bridging the automation between test case generation and software testing. Two practical case studies are used to illustrate how automated oracle generation can be effectively integrated with grammar-based test generation in different testing scenarios: locating fault-inducing input patterns on Java applications; and Selenium-based automated web testing.     

基于EDPN的面向对象的系统测试用例生成技术的研究

面向对象的软件测试技术研究的主要领域之一就是基于规约的系统测试,该测试技术在系统测试过程中会产生不可预测、事件静止的“死锁”和路径爆炸等问题。论文将事件驱动的Petri网(Event-DrivenPetriNetwork,简称EDPN)模型直观可靠的特点和较好的耦合性运用到系统测试技术中,探讨了解决问题的途径,提出了一种基于EDPN的唯一输入输出(UIO)测试用例的生成方法,并设计了基于深度优先搜索方法的自动生成测试用例的算法。     

基于软件层次化模型的软件测试数据生成

针对基于Markov链模型的软件测试技术在测试数据生成时不考虑软件的结构信息,生成的测试数据集对代码路径的覆盖能力以及缺陷检测能力都较低的问题,将统计测试与基于Markov链模型的测试相结合,提出了一种新的软件测试模型——软件层次化模型。该模型涵盖了软件与外部环境之间的交互,同时描述了软件内部结构信息。还给出了该模型测试数据集的生成算法：首先生成符合使用情况的测试序列,然后为测试序列生成覆盖软件内部结构的输入数据。通过针对示例软件的实验结果表明,与基于Markov链模型的测试方法对比,基于软件层次化模型的测试在满足软件测试充分性要求的同时,提高了测试数据集的代码路径覆盖能力和缺陷检测能力。