基于缺陷模式匹配的静态源码分析技术研究

随着信息技术的飞速发展,应用软件的规模不断扩大,越来越多的软件安全问题频频出现,因此如何保证和提高软件质量日益成为一个备受关注的问题。研究表明,在测试阶段修正错误所付出的成本比代码编写阶段多出10倍,因此以静态分析的方式来检测软件质量能大大降低投入成本。基于缺陷模式的软件测试是近些年发展起来的一种程序源代码静态分析技术,主要用于自动或者半自动的软件缺陷检测及预防,此类缺陷检测工具由于效率高和使用简单等特点在高可信软件测试中得到了广泛应用。所谓的缺陷模式,是指程序中经常发生的错误或缺陷所呈现出的特定规律。缺陷模式通常由具有领域程序设计经验的人或者测试人员总结出来。本文通过利用开源软件为实验工具,运用静态分析的相关理论,自定义检测器对软件项目做测试得出了一些存在的问题。     

白盒测试中源代码变更管理方法的研究与实现

在大型软件白盒测试项目中,源代码的频繁变化给测试工作增加了很大难度,对源代码进行管理和控制是对白盒测试过程管理的一个重要补充。在已有的软件测试过程管理模型基础上,认真分析研究版本控制和管理的相关技术现状,提出了变更管理的改进方法,对于软件模块的比较采用了抽象的方法简化为目录树,而在文件比较中基于源代码静态分析工具,把文件比较的粒度分解到方法一级,进行了方法内部比较算法的研究,设计实现了源代码版本管理子系统。     

基于超级块支配图插装的软件测试工具设计与实现*

通过超级块支配图来分析软件测试探针的合理插装位置,可有效地减少插装探针数量,降低代码插装对程序的影响。基于超级块支配图的代码插装原理,设计一种针对C语言的软件自动测试工具(SAT),介绍了该工具中词法语法分析器、静态分析器、代码插装器等主要功能模块的具体实现方案,同时对SAT的插装性能进行了分析。     

一种基于Linux平台的嵌入式软件测试工具

详述了软件测试工具K7在Linux环境下对嵌入式软件进行代码测试的过程。结果表明,测试嵌入式Linux程序时,使用该工具能使被测程序从目标平台脱离,在宿主机RedHat9环境下完成代码静态分析,从而有效降低了嵌入式软件测试的复杂度,能够帮助程序员迅速查找软件的设计缺陷,提高软件可靠性。     

巧用MFC编制源代码统计软件

从软件测试必备的源代码统计功能需求出发,通过分析源代码文件的结构特点,给出了巧妙利用MFC编制源代码统计软件的一种方法,并给出了较为详细的关键代码设计技巧,编制的软件在VS2008环境下调试通过,经过测试验证,可以作为软件测试的一个小工具软件使用。     

农业专家系统自动测试技术的应用研究

针对中国农业专家系统研究中存在的问题，在消化和吸收国内外先进研究成果的基础上,结合现有的科研工作,对软件自动测试技术进行了一些研究和探索, 并开发了一套农业专家系统自动测试工具。软件测试工具提供数据库测试、知识库测试、案例自动生成与维护、健壮性测试； 可针对目前在农业专家系统开发中所广 泛使用的面向对象编程技术、软构件技术所开发的一系列功能模块（主要是.EXE和.DLL文件）进行自动化的测试。     

军用软件测试的影响因素及改进措施

针对各种影响军用软件测试的主要因素,提出规范军用软件生产、健全军用软件测试体系、加强军用软件测试标准与自动测试工具的开发、加强相关软件测试技术的研究与应用、培养专业的软件测试人才等措施,以改进军用软件的测试工作.     

基于pfmon的性能测试与分析工具Codemon

通过对Linux/IA64平台上性能数据监测工具pfmon各类硬件计数器功能的分析,提出一种基于停顿时钟周期数测试存储延迟分布的监测模型,在此基础上设计和实现了程序自动测试与分析工具Codemon。应用该工具测试二维非线性扩散方程BNLAG2D求解程序模型的源代码,给出程序的性能评价和优化重点。该程序优化后性能提高了15％。     

一种基于QAC和Klocwork软件的静态测试方法

为了提高软件的测试质量和效率,在软件测试中越来越多的测试工具被应用进行软件自动化测试。文章提出了一种基于软件测试工具QAC和Klocwork对代码进行静态测试的方法。首先,文章简要地介绍了这2种软件测试工具,并阐述了它们的测试过程;之后,分析了它们各自的特点及侧重方向;接着,指出了该方法对提高软件质量的影响;最后,结合实例验证了该方法的优越性。     

ATE软件系统研究与设计

针对自动测试软件平台的通用化和智能化,把软件测试中的模型驱动思想应用于硬件自动化测试系统中,提出了通用测试集成环境(GTIE)的概念,并进行了详细研究与设计,包括软件分析、软件设计以及软件实现过程;充分利用了UML思想对整个软件系统进行建模,其中包括软件的功能、静态结构、动态行为等,使软件的开发标准化;所实现的GTIE可有效提高测试程序的开发效率,降低开发成本,并使测试程序具有非常好的通用性。     

基于代码克隆检测的代码来源分析方法

随着软件生态系统和开源社区的发展,代码常在多个软件系统中复制、传播和演化,给软件系统带来了软件质量的不确定性和风险,因此,高效地查找软件系统代码可能的来源是当前研究的热点之一。提出一种基于代码克隆检测的代码来源分析方法,将目标软件代码以方法为单位切割为代码片段,转换为词袋后,在大规模代码资源库中进行并行化代码克隆检测,从而实现方法粒度的代码来源分析。基于该方法,设计并实现了一个代码来源分析工具。该工具能自动分析被测软件项目代码与代码资源库中多个项目以及版本之间的可能来源。实验结果表明,该系统能够有效地找出目标项目在大规模代码库中的代码来源信息,辅助软件维护人员理解和维护代码。     

基于事件流图的用户界面测试优化

针对目前用户图形界面(GUI)自动化测试对于代码和开发语言的依赖,以及捕捉/回放工具中存在的手工依赖和对测试用例测试覆盖率缺乏系统管理的问题,基于事件流图理论,提出了不依赖于代码静态分析的GUI自动化测试方法。在没有程序代码的前提下,利用WinRunner工具通过鼠标动作获得GUI组件,利用自行开发的工具自动分析GUI窗口层次,定义事件属性和测试用例生成规则,自动生成了完备测试用例集,并通过实例验证了方法的有效性。     

一种基于C#的Cantata工具变更过程改进方法

航空发动机控制软件在升级过程中使用Cantata工具开展单元测试活动时,存在未变更函数的Cantata测试脚本需重新人工隔离插桩导致时间和人力耗费的问题.通过研究Cantata自动生成测试脚本的过程及插桩特点,提出了一种基于C#的Cantata工具变更过程改进方法.该方法通过C#语言结合正则表达式进行代码分析,识别出升级过程中的变更函数和全局变量,并按照Cantata插桩格式,自动完成测试脚本更新工作.详细介绍了该方法的设计过程,并在某型航空发动机控制软件升级过程中进行实践应用.实践结果表明,该方法可准确识别源码信息并完成变更前后的差异比对,能正确快速地实现未变更函数的自动隔离插桩工作,有效解决了人力和时间消耗的问题,对回归测试效率有极大提升.     

一种基于模型检验程序分析技术的前端工具研究

提出了一种用模型检验技术对程序进行分析的方法,其主要思想是将C/C++源代码转换为与控制流图等价的Kripke结构,用CTL公式描述待验证的源程序性质,使用NuSMV模型检验工具实施具体的程序分析。基于这一思想,设计并实现了一个自动将C/C++源代码转换为NuSMV输入的工具。所做的实验验证表明,该方法能够有效地对程序进行分析。     

软件测试中代码分析与插装技术的研究

软件测试作为软件工程的重要组成部分对提高软件质量和可靠性起到了不可忽视的作用。软件白盒测试自动化工具WBoxTool中对标准C/C++程序进行了可视化的插装和监视,收集程序动态运行信息,并进行可靠的测试分析。该文介绍了在工具WBoxTool中使用的代码分析和插装测试技术,并给出插装测试方法的一些实例应用和分析。     

Automatic mining of source code repositories to improve bug finding techniques

We describe a method to use the source code change history of a software project to drive and help to refine the search for bugs. Based on the data retrieved from the source code repository, we implement a static source code checker that searches for a commonly fixed bug and uses information automatically mined from the source code repository to refine its results. By applying our tool, we have identified a total of 178 warnings that are likely bugs in the Apache Web server source code and a total of 546 warnings that are likely bugs in Wine, an open-source implementation of the Windows API. We show that our technique is more effective than the same static analysis that does not use historical data from the source code repository.     

无线电调谐单元软件语句覆盖目标的实现

本文以无线电调谐单元设备中的无线电调谐软件为例,通过引入LDRATESTBED自动化测试工具提高测试效率,实现满足DO-178C中的语句覆盖数据的目标.语句覆盖是民用飞机软件研制中最基本的覆盖率测试目标.语句覆盖可以有效检测出源代码中的多余代码,提高代码质量.通过实验表明LDRATESTBED可以快速完成源代码插桩以及代码覆盖率数据分析任务,同时,该工具自动标识源代码中未执行的代码,为开发者提供了分析的基础.工具生成的语句覆盖率数据满足DO-178C标准目标要求,可以作为证据提交给局方进行审查,提高软件的置信度.     

基于LePUS的设计模式CASE工具的设计与实现

设计模式是软件工程界的热点，在面向对象软件设计中扮演着重要角色，自动化支持设计模式非常必要。为此，以LePUS语言为基础，提出了一个支持设计模式的CASE工具原型模型，该工具支持设计模式代码框架的自动生成，更重要的是该工具可以通过加入新的设计模式而得以扩展。此外，详细分析了实现中的源程序内部表示、设计模式实例化、动态模板生成技术等关键技术。     

基于样本程序的自动化测试工具

为提升基于样本程序的行业软件质量,在分析样本程序内容和领域数据的基础上,提出一种自动化测试工具。通过分析样本程序中规范化的骨架注释,利用规则库提取出自动化测试所需的元素定位参数和业务流程标识,并从领域数据中抽取出业务数据。在此基础上,应用代码引擎自动生成测试脚本。实验结果表明,该测试工具可快速测试和修改基于样本程序的行业软件的业务流程,与通用的QTP测试工具相比,其测试效率和脚本正确率较高。     

Studying software evolution using topic models

Topic models are generative probabilistic models which have been applied to information retrieval to automatically organize and provide structure to a text corpus. Topic models discover topics in the corpus, which represent real world concepts by frequently co-occurring words. Recently, researchers found topics to be effective tools for structuring various software artifacts, such as source code, requirements documents, and bug reports. This research also hypothesized that using topics to describe the evolution of software repositories could be useful for maintenance and understanding tasks. However, research has yet to determine whether these automatically discovered topic evolutions describe the evolution of source code in a way that is relevant or meaningful to project stakeholders, and thus it is not clear whether topic models are a suitable tool for this task.In this paper, we take a first step towards evaluating topic models in the analysis of software evolution by performing a detailed manual analysis on the source code histories of two well-known and well-documented systems, JHotDraw and jEdit. We define and compute various metrics on the discovered topic evolutions and manually investigate how and why the metrics evolve over time. We find that the large majority (87%–89%) of topic evolutions correspond well with actual code change activities by developers. We are thus encouraged to use topic models as tools for studying the evolution of a software system.