面向软件错误定位与理解的测试执行离散特征筛选

软件错误定位与错误理解是软件调试过程中的重要步骤,然而调试人员利用基于覆盖分析的软件错误定位获取的可疑度,从高到低静态分析每条程序语句的检查方式,与实际软件调试过程并不相符。为了能够筛选更有助于理解错误根源的测试执行,尤其是致使程序失效的失效执行,帮助调试人员进行动态差异化分析,针对失效执行提出基于高可疑度覆盖率、揭示错误潜力和覆盖语句可疑度离散特征的3种优先级策略,针对成功执行提出加权余弦相似度匹配策略。通过将3种失效执行优先级策略与随机选择在常用错误定位技术中进行实验对比,验证了基于覆盖语句可疑度离散特征的失效执行筛选策略能够对筛选前后的错误理解工作量变化产生更强的积极影响和更弱的消极影响,并能够在相同工作量下理解更多的错误,进而更有助于将错误定位结果应用于错误根源的理解。     

基于动态相似度的错误定位优先排序方法

在软件测试中,错误定位优先排序通过优化测试用例的执行次序来提高错误定位的效果,并将检测错误和定位错误相结合,以降低测试成本。 提出了一种基于动态相似度的错误定位优先排序方法,在相似度计算中,引入了语句怀疑度,提高了相似度计算的有效性以及错误定位的准确度;同时分析并验证了不同测试用例优先排序算法对后续定位错误的影响。在6个C基准程序上,针对3种广泛采用的测试用例优先排序算法和2种错误定位技术进行了实验,结果表明提出的方法能提高错误定位的准确度和效率。     

分布式系统中抵御错误注入攻击的优化设计

安全关键分布式系统面临恶意窃听和错误注入攻击的挑战。以往研究主要针对防止恶意窃听,即考虑提供保密性服务,而忽略了错误注入的安全威胁。针对上述问题,考虑为消息的加解密过程进行错误检测,并最大化系统的错误覆盖率,最小化系统的异构度。首先选取AES对消息进行加解密;然后基于错误检测码确定了五种不同的错误检测方案,并求出了对应的错误覆盖率及时间开销;最后在保证实时性的约束下,提出了一种基于模拟退火(SA)的启发式算法,该算法能最大化系统的错误覆盖率和最小化系统的异构度。实验结果表明,所提算法与贪心算法相比,目标函数值提高了18%以上,该算法具有一定有效性和健壮性。     

基于切片谱的错误定位框架影响因素分析

错误定位是软件调试的重要环节,基于切片谱的统计错误定位技术,借助程序切片可以提高错误定位效率.而这类技术执行效果取决于构建切片谱的切片选择策略和怀疑度计算公式的选择.为评估不同的切片选择策略及怀疑度计算公式对错误定位效率的影响,提出一种基于切片谱的错误定位框架.该框架首先计算程序执行失败时的全切片和成功时的执行切片,随后提出一组基于相似度的切片挑选策略以构建切片谱,最后按照选定的公式计算怀疑度并生成定位报告.应用提出的错误定位框架,针对一组典型的Java基准程序开展错误定位实证研究.结果表明:最优怀疑度计算公式Wong,RusselRao和Binary的错误定位效率与切片选择策略无关,而提出的怀疑度计算公式HSS,Tarantula,DStar,Naish1和Naish2在低相似度切片谱上定位效果较好.     

Java错误堆栈相似度计算

Java错误堆栈自动分类的过程中需要比较错误堆栈之间的相似度,该文根据java错误堆栈的特点,提出了一种适用于java错误堆栈相似度比较的方法,在这个过程中对汉明距离进行了改进,最后我们对此算法进行了详细的实验,实验结果表明这种方法具有很明显的效果。     

WSN中故障诊断性能与平均节点度研究

在基于无线传感器网络的结构健康监测中,故障节点产生并传输的错误数据将消耗节点的能量和带宽,同时会形成结构健康监测的错误决策。针对该问题,提出一种节点故障诊断算法,利用节点感知传感数据的空间相似性,通过对邻节点所感知的传感数据进行比较,确定检测节点的状态,将测试状态向网络中其他相邻节点进行扩散,实现网络中全部节点的故障检测。同时介绍在不同平均节点度下改善故障诊断率的方法。实验结果表明,该算法能够获得较好的性能。     

基于深度卷积网络的多错误定位方法

目前的错误定位方法大多数解决的是单错误定位.然而,错误之间是相互关联的,如何找到这些语句与测试结果之间的关联关系和错误之间的关联关系,并减轻偶然性正确的测试用例和相似测试用例对语句可疑度的影响,对提高多错误定位的效率至关重要.为了解决以上问题,提出了基于深度卷积网络的多错误定位方法,通过一种特殊结构的深度卷积网络得到一组准确度比较高的语句可疑度,再将其应用于前向切片和后向切片中,寻找到错误与错误之间的关联定位多错误.实验表明,所提方法的多错误定位效率高于目前存在的经典的错误定位方法的错误定位效率.     

基于程序特征谱整数溢出错误定位技术研究

随着软件业的飞速发展,人们对软件质量的要求也越来越高.整数溢出错误以其高危性和隐蔽性成为影响软件安全性和可靠性的重要因素之一.如何准确定位整数溢出错误是软件安全领域研究的热点.论文改进了现有错误定位模型,构建了整数溢出错误定位模型INTRank.实验结果表明:基于INTRank模型的语句可疑度估计方法可以较为准确地计算语句可疑度,使得程序员能够按照基于语句可疑度的优先级顺序检查源代码,找出导致整数溢出错误的原因,同时本文方法具有较低的漏报率.     

基于遗传算法的函数级别软件错误定位

针对软件开发过程中的错误定位问题,提出一种以函数调用路径和遗传算法为基础的软件错误定位方法FGAFL。将软件测试中的错误定位问题转化为组合优化问题,结合函数调用路径对错误定位的影响构建适应度函数。通过遗传算法在候选种群中迭代搜索具有较高可疑度的候选错误分布,得到最优解。根据最优解对程序中的函数按可疑度进行排序,依次检查函数并定位错误的具体位置。实验表明,FGAFL方法可以有效降低运算量并缩减代码审查的范围,提高错误定位的精度和效率。     

复杂设备健康度评估方法研究综述

随着装备系统集成化、信息化程度的提高,复杂装备的工作可靠性至关重要,对其进行健康状态评估有着重要意义;健康度是对装备健康状态进行定量评估的方法,相对于分级的健康状态评估,可以更加细致地反映装备退化状况,能为装备视情维修提供准确依据,近年来得到越来越多的关注;通过对近几年国内外涉及装备健康度评估方法的相关文献整理,综述了复杂装备健康度评估研究的发展现状和相关评估方法,并从部件级和系统级两个方面对各种健康度评估方法进行了分类阐述和优缺点分析;着重指出了复杂装备在健康度评估中存在的权重问题、样本不均衡问题和健康度与故障率相关性问题;结合复杂装备特点及该领域最新研究进展,提出了未来研究思路和发展方向.