模型驱动的嵌入式系统测试脚本生成方法研究与实现

自动化测试通过机器运行事先准备好的测试脚本进行测试，提升了软件测试效率。然而，测试脚本存在着编写专业性强、调试工作量大、维护成本高、难以复用等问题，成为自动化测试技术难以广泛使用的主要技术瓶颈。以嵌入式系统为测试对象，提出了模型驱动的测试脚本生成方法。该方法根据BPMN2.0建模标准对测试业务流程进行可视化建模；采用路径深度覆盖算法生成测试路径，根据路径上的约束条件生成测试输入参数；通过自定义的测试动作原语将测试路径和输入参数转化为可在嵌入式系统测试平台ETest上自动执行的测试脚本。实现的原型系统支持嵌入式系统的配置项级和系统级的测试脚本生成，提高了测试工具的易用性和测试模型及脚本的可理解性、可复用性和可维护性。     

WEB应用测试执行引擎的设计与实现

基于模型的测试以系统的抽象模型为依据,自动生成可执行的测试用例,自动地执行测试并自动评价测试结果,实现测试过程的自动化.论文主要研究测试执行自动化技术,设计实现一个自动化测试执行工具.工具的核心是设计基于XML的自动化测试脚本并实现了一个测试执行引擎.脚本拥有良好的结构定义,便于编辑和扩展,由自动化测试工具自动生成.引擎使用多线程技术模拟多用户的并行使用,解决了数据驱动测试执行方式和线程并行操作时的同步问题.     

一种自动生成软件测试用例的新方法

泛欧集群通信系统是一种为无线用户提供语音和数据服务的公共安全的大型集群通信系统。作为其核心组成部分,区域控制器在广泛区域内提供无线通信和电话互连互通的呼叫处理服务,其自身也是一个大型软件系统。提出区域控制器软件基于Python方法的软件自动化测试用例生成一种创造性方法。该方法不仅能自动创建测试用例,而且支持将创建的测试用例批量上传到存储器及支持批量运行。测试实践证明,该方法可以大大减少软件测试人员的人工干预,而且较大程度地提高测试效率。设计实现了最大化脚本重用和最小化测试脚本维护修改成本,值得在大型软件系统的大批量自动化测试环境中推广和部署。     

软件结构化测试用例自动生成方法

软件测试和软件开发对软件质量具有同等重要的意义,其工作量很大,且其许多过程又适于自动化,于是软件测试自动化应运而生.测试用例的生成是软件测试过程的重要环节,近年来,人们开始尝试将人工智能技术运用于测试用例生成问题中,产生进化测试思想方法.文中对基于结构化的测试用例自动生成方法研究现状作了介绍,重点介绍了进化测试并对其基于不同进化计算算法的应用情况进行了比较和总结.应用结果表明进化测试方法是当前最为高效的软件测试用例自动生成方法.最后对进化测试进一步的研究方向提出了看法.     

软件结构化测试用例自动生成方法

软件测试和软件开发对软件质量具有同等重要的意义,其工作量很大,且其许多过程又适于自动化,于是软件测试自动化应运而生。测试用例的生成是软件测试过程的重要环节,近年来,人们开始尝试将人工智能技术运用于测试用例生成问题中,产生进化测试思想方法。文中对基于结构化的测试用例自动生成方法研究现状作了介绍,重点介绍了进化测试并对其基于不同进化计算算法的应用情况进行了比较和总结。应用结果表明进化测试方法是当前最为高效的软件测试用例自动生成方法。最后对进化测试进一步的研究方向提出了看法。     

基于LoadRunner自动化应用程序接口的舰船装备软件测试系统设计与实现

针对舰船装备软件接口交互信息量大,利用现有动态测试技术对此类软件开展测试工作时效率较低,自动化测试水平亟待提高的现状,归纳分析了舰船装备软件测试系统的主要能力需求,研究了接口协议形式化、测试用例自动生成、测试用例自动驱动、通信接口转换等关键技术,并以上述技术为基础给出了舰船装备软件测试系统的体系架构设计方案,进而实现了一种基于LoadRunner自动化应用程序接口(LoadRunner Automation API)的舰船装备软件测试系统,为舰船装备软件提供了一种可行的自动化测试手段;该测试系统主要包括测试管理模块、测试用例生成模块、测试用例驱动模块和数据收集与分析模块;采用该测试系统能够有效提高舰船装备软件的测试效率。     

一个基于XML的自动化类测试框架

针对当前自动化类测试工具/框架存在的问题,提出了一个基于XML的类测试框架。框架采用基于XML的自动化测试过程数据流模型,用XML语言来描述和组织测试用例,自动生成测试驱动程序,自动执行测试并生成测试结果。框架可用于不同语言应用程序的自动化类测试,框架实现测试设计、测试实现和测试执行的分离,利于测试脚本的维护,并保证测试脚本与测试用例的一致性。     

软件测试自动化中建立可维护脚本的技术

计算机软件测试应能有效地发现软件中的任何缺陷，同时它也应是高效的，尽可能使占有的时间少且开销小。自动化的软件测试可以大大减少测试开销，同时增加在有限时间内的测试。测试脚本是实现软件测试自动化的重要组成部分。使用不同的脚本技术可以减小脚本的大小、数量及复杂度，每个脚本技术都有其不同的适用场合。文章介绍了几种不同的脚本技术及其特点，并举例说明它们怎样去实现相应的测试用例。     

一个面向对象软件自动测试框架的设计和实现

介绍了一个测试用例驱动的面向对象软件自动化测试框架(简称为TCDA).TCDA使用UML作为形式化的分析和设计规格说明,从UML的体系结构视图中自动获取测试用例,并以XML的形式保存这些测试用例.TCDA可以根据具体编程语言,将测试用例翻译成由一系列源文件组成的测试脚本.测试执行过程中,测试脚本首先会被编译和链接,生成可执行文件,接着这些可执行文件将被运行,同时测试结果将被记录和分析,并最终生成一个结果分析报告.TCDA的原型系统使用Java实现.该系统包括测试配置、测试用例生成、测试脚本生成、测试执行和结果分析五个模块,分别支持以上描述的过程.     

基于云计算的并行测试方案设计与实现

目前对软件测试用例的需求在以指数级增长,导致测试资源相对不足、测试成本高、测试用例执行效率低等问题更加突出。为解决上述问题,设计一个基于云计算的并行测试方案,采用有限状态机定义测试对象及测试过程中的状态迁移,借鉴随机路线的思想,提出一个并行测试用例生成算法,在此基础上给出基于MapReduce模型和云计算平台的并行测试脚本。实验结果表明,与顺序执行测试序列相比,该方案的加速比可达20,测试效率有明显提高。     

Automatic testing environment for multi-core embedded software—ATEMES

Software testing during the development process of embedded software is not only complex, but also the heart of quality control. Multi-core embedded software testing faces even more challenges. Major issues include: (1) how demanding efforts and repetitive tedious actions can be reduced; (2) how resource restraints of embedded system platform such as temporal and memory capacity can be tackled; (3) how embedded software parallelism degree can be controlled to empower multi-core CPU computing capacity; (4) how analysis is exercised to ensure sufficient coverage test of embedded software; (5) how to do data synchronization to address issues such as race conditions in the interrupt driven multi-core embedded system; (6) high level reliability testing to ensure customer satisfaction. To address these issues, this study develops an automatic testing environment for multi-core embedded software (ATEMES). Based on the automatic mechanism, the system can parse source code, instrument source code, generate testing programs for test case and test driver, support generating primitive, structure and object types of test input data, multi-round cross-testing, and visualize testing results. To both reduce test engineer's burden and enhance his efficiency when embedded software testing is in process, this system developed automatic testing functions including unit testing, coverage testing, multi-core performance monitoring. Moreover, ATEMES can perform automatic multi-round cross-testing benchmark testing on multi-core embedded platform for parallel programs adopting Intel TBB library to recommend optimized parallel parameters such as pipeline tokens. Using ATEMES on the ARM11 multi-core platform to conduct testing experiments, the results show that our constructed testing environment is effective, and can reduce burdens of test engineer, and can enhance efficiency of testing task.     

私有云平台服务能力检测方法

针对现阶段使用私有云评测方法缺失所导致搭建私有云供需不匹配的问题,提出了一种自适应、可扩展的私有云系统能力检测方法,可对基础设施即服务（IaaS）云计算系统能力进行评测。首先,通过私有云应用程序接口动态扩展虚拟机数量;然后,通过性能特征模型选取虚拟机所需配置的硬件信息和操作系统类别,并根据用户的需求差异使用不同的负载模型,形成相应的模拟运行环境;最后,使用云计算服务等级协议（SLA）作为测试标准来衡量私有云服务能力。使用所提方法对Openstack开源私有云平台的能力进行了评测,实验结果表明,所提方法可以准确得出私有云服务能力,结果和用户实测一致。该方法负载生成成本更低,测试效率更高。并将该方法与Openstack自带的组件Rally进行对比,拓展性和负载动态模拟有很大的改进。     

基于路径引导的回归测试用例集扩增方法

为了全面测试演化软件,回归测试通常需要生成新的测试用例。concolic测试是一种沿着具体执行路径进行符号执行的软件验证技术,通过生成测试数据来执行程序的所有可行路径。回归测试中,由于concolic测试关注于程序本身,没有利用已有测试用例和软件演化信息,导致生成大量无效测试数据,浪费资源和时间。为解决此问题,提出一种基于路径引导的回归测试用例集扩增方法。该方法将目标路径作为引导,根据软件演化信息选择有利于覆盖目标路径的测试用例,利用已有测试用例跳过重叠初始子路径,对后续目标子路径进行concolic测试并生成覆盖目标路径的测试数据。案例分析表明,本文方法相比传统concolic测试,本方法在覆盖程序可行路径的同时,可有效减少concolic测试路径,提高测试数据生成效率。     

基于模型的无人机平台管理系统自动测试研究

为实现某无人机平台管理系统的功能逻辑测试,开发了一套通用化的测试设备和测试用例编辑工具;通过总结被控系统的静态及动态特征,用编辑工具生成的测试用例模拟了各系统,建立了系统模型;测试过程中,测试设备的激励信号按条件或时序自动发送,测试用例与平台管理系统完全自主交互,实现了平台管理系统功能逻辑的自动测试;该自动测试方法可以将现有的多个测试用例组合,方便地编辑复杂自动测试用例;通过复杂的测试用例实现了多通道并行自动测试、多被控系统的全任务流程自动测试;该自动测试方法减轻了测试人员负担,使得测试效率提高了4倍,节省了约80%的测试时间。     

基于关键点路径的快速测试用例自动生成方法

测试数据的自动生成,是提高软件测试效率的重要手段.从软件测试工程实践的角度提出快速生成测试数据的完整模型,更有利于提高测试数据生成效率.为此:(1)提出关键点路径表示法,以得出待测程序的理论路径数,并快速确定已覆盖路径的邻近路径;(2)用随机生成的数据运行简化后的插装程序,得到部分测试数据;(3)将理论路径分成易覆盖路径、难覆盖路径和不可行路径;(4)根据已覆盖路径及其测试数据提供的信息,使用遗传算法生成难覆盖路径的测试数据.仿真实验结果表明了所提方法的有效性.     

变异策略感知的并行模糊测试研究

模糊测试（fuzzing）具备自动化程度高、可重现性好及易扩展等特点,是软件漏洞挖掘的有效方法之一。针对其固有的测试盲目性和低效性,一批先进的灰盒模糊测试方法被提出并应用在AFL、AFLFast、Vuzzer等工具中。随着高性能芯片和云计算技术的发展,模糊测试可以充分利用其中蕴含的丰富并行计算能力、通过多实例并行的手段进一步提高单位时间内的综合测试效率,典型的代表如Xu等人提出的多核并行方法、谷歌的ClusterFuzz等。但现有并行模糊测试方法,由于不同测试实例在测试用例生成过程中缺少有效的控制,导致生成的畸形样本冗余高、测试综合覆盖率低等问题。针对该问题,本文提出了一种有效控制多测试实例间模糊测试过程的方案,该方案以变异策略为基本粒度进行并行化,定期同步不同测试实例间的有效畸形样本和优化变异策略应用比例,减少不同测试实例间的测试冗余,提高测试综合覆盖率。本文实现了一个变异策略感知的并行模糊测试框架,并选择AFL作为基本模糊测试器,使用5款开源软件及LAVA-M测试集的实验结果表明,相同测试时间内本文的方法比AFL默认调度方法提高目标覆盖率达132%、发现异常数量最多提高50余倍。     

移动网络中心云计算存储数据访问安全自动监测系统设计

为了提高移动网络中心云计算存储数据访问和安全监测能力,提出一种基于深度学习和交叉编译控制的移动网络中心云计算存储数据访问安全自动监测系统设计方法。采用混合属性数据模糊加权聚类方法进行移动网络中心云计算存储数据的优化访问控制模型设计,根据云计算存储数据之间的属性相似度进行离散化数值属性分解,提取移动网络中心云计算存储数据的混合属性特征量,根据最小化云存储数据访问成本为代价进行移动网络中心云计算存储数据访问的安全监测。结合深度学习方法进行数据访问的自适应控制,在交叉编译环境下实现云计算存储数据访问安全自动监测系统开发设计。测试结果表明,采用该方法进行移动网络中心云计算存储数据访问的安全性较好,自动化控制能力较强。