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关键词： 代码覆盖   Intel PT   软件测试   权重策略  

摘要： 黑盒模糊测试出现三十多年来在漏洞挖掘领域中作出了巨大的贡献,发掘了大量有价值的漏洞。基于覆盖率引导的模糊测试是一种灰盒化的模糊测试,因其在实际测试中展现的优良性能而被广泛使用。但是目前大部分灰盒模糊测试工具是利用编译时插桩和系统模拟来获取路径反馈信息,并且覆盖信息的记录也是在一种粗略的维度上进行的。这种粗粒度的路径记录方式一方面因为有限的记录空间无法避免路径碰撞,另一方面也无法有效地为模糊测试提供精确的引导依据。在实际测试中,当测试进行到一定深度后,就可能难以发现新的路径了,而重复的测试过程也没有意义。在目前的模糊测试改进工作中,还没有一种足够精确的能够帮助我们直接分析测试瓶颈的路径记录方式。针对上述问题,本文提出了基于程序精确路径反馈信息的模糊测试相关技术研究,包括以下三个部分。在第一个部分中,针对路径信息的获取,本文提出了一种基于动静态混合的代码覆盖记录方式,该方式将静态程序分析技术和基于硬件反馈的动态追踪结合起来,实现了无碰撞的精确程序路径信息记录方式。在第二个部分中,本文结合第一个部分的实验结果与二进制代码审计,校正了具体分支记录,然后利用基于精确完整的路径记录信息的程序控制流图,辅助人工分析查找代码中可能存在的测试瓶颈,实现了基于精确路径反馈信息的测试状态分析技术。在第三个部分中,为了增强路径信息反馈对模糊测试的启发性,自动化地利用路径反馈信息,本文将该信息中能够帮助判断种子价值的部分应用于种子权重策略和种子选择策略的制定中来引导测试方向,实现了基于精确路径反馈信息的深度路径探索技术。

关键词： 软件测试   质量   管理方法  

摘要： 近年来互联网已经成为人们日常工作和生活中必不可少的基本工具之一,提高互联网软件的质量具有重要的意义。互联网软件是在使用互联网的过程中常需要使用的基本软件,本文详细分析了提高互联网软件质量的测试管理方法,对于提高互联网软件的用户体验具有一定的价值。

关键词： 软件测试   认知规律   教学改革  

摘要： 分析了软件测试岗位对课程的要求,剖析了测试课程教学目标和工作岗位能力需求的差距。根据学生特点和认知规律,进行教学改革,以班组长型人才培养理念为目标,阐述了以学生为中心的问题驱动教学模式、流程和方法,促进学生专业能力和综合素养提高。

关键词： 金融科技   银行业   软件测试   机遇与挑战  

摘要： 随着社会经济的发展,当前我国已经进入了金融科技时代,在金融科技时代下,银行业的软件测试不应该局限于系统漏洞测试以及完善系统漏洞,而应该有更高层次的追求,即建立"用户体验至上"的软件测试理念,追求为用户提供更好的金融服务,因此在金融软件进行安全性测试、兼容性测试、功能性测试以及可用性测试的过程中都应该更加注重对用户使用体验的测试和优化。本文主要阐述了金融科技时代的特点,分析了科技金融时代背景下,银行业软件测试面临的机遇和挑战,并针对性地提出未来银行业软件测试过程中,应该如何应对金融科技时代给银行业软件测试带来的机遇和挑战。

关键词： 软件测试   程序切片   测试覆盖   代码推荐  

摘要： 软件测试是软件生命周期中至关重要的一部分,而白盒测试是其中关键的一环,如何帮助无经验人员掌握白盒测试是一个值得关注的问题。传统的白盒测试学习过程通常需要使用到一些测试辅助工具,如覆盖率可视化工具和测试用例自动化生成工具等等。测试用例自动化工具产生的结果过多且可读性差,难以被借鉴。而覆盖率可视化工具产生的结果太过简约,不足以引导初学者进一步改进测试,提高测试质量。为了解决类似问题,一种快速高效的方式是在用户进行测试学习时,通过推荐与被测代码相关的测试代码片段的方式,帮助用户理解被测代码、引导用户挖掘测试方向、指导用户设计测试用例。本文依托于慕测公司的WebIDE在线编程平台,设计和实现了一个基于切片覆盖过滤的测试代码推荐系统。本系统采用Wala作为程序切片和分析工具,处理慕测已有提交测试代码项目数据,得到代码片段集合;使用了 AST程序分析技术将代码片段与项目模板融合;使用OpenClover工具分析代码片段的测试覆盖情况并存入语料库中。用户在测试学习过程中,系统会实时分析用户的测试覆盖信息,使用测试覆盖向量计算Jaccard向量相似度过滤得到推荐语料库中相关代码片段。动态地推荐给用户易于理解的优质代码片段,帮助其提高测试覆盖率,从而有助于初学者更快地理解源代码并掌握白盒测试。本系统划分为离线数据处理模块和动态代码推荐模块,其中离线数据处理模块用于构建测试代码片段语料库,动态代码推荐模块用于用户实时学习过程的追踪。本系统为提高吞吐量使用Nginx做负载均衡;为实现异步通信使用Web Socket技术进行服务器端主动推送消息;为了降低用户等待时间使用ElasticSearch提高查询性能;为了保证可扩展性,系统支持测试代码片段语料库的增量扩充。本系统目前已在慕测平台测试环境经历了持续一个月的正常稳定运行,同时本系统构建了一个包含11道原创题目,内含2200多个测试代码片段的推荐语料库。本文通过可用性测试和可靠性测试的验证以及真实案例分析证明了系统可对无经验初学者的测试学习过程起到帮助作用并提高用户学习效率。

关键词： 软件测试   静态分析   文档缺陷检测   自动化检测  

摘要： 现代软件开发通常由许多个人的贡献组成,并且严重依赖可重用的软件构件,如库和框架等,以提高效率。为了正确使用他人的代码,开发人员需要理解文档和源代码,以熟悉必要的知识。文档作为承载软件系统领域知识的重要载体,其正确性与可靠性直接影响到包括程序理解、系统维护等软件工程任务的完成质量。由于现代软件系统的快速迭代与演化,文档很容易过时或包含错误信息。然而由于文档和源代码本身的体系繁杂,手动找出缺陷是非常耗时且容易出错的。因此,自动化检测出Python文档中的缺陷,提高系统文档的准确性和可维护性,具有非常重要的现实意义。本文的主要研究内容为一种基于静态程序分析的Python文档缺陷检测方法。针对Python项目来说,在优秀的代码注释中,通常会包含参数说明、设计原理、范例代码等信息。我们聚焦于以上三个方面,即示例代码错误检测、参数约束一致性检测以及反语言模式检测,这涵盖了API文档中对用户理解最重要的三个方面。本文通过将开源Python框架的源代码包解析成抽象语法树,对Python文档进行静态分析,从而对Python文档中的存在的缺陷进行自动检测。主要方法为:从源代码包的注释中提取代码示例,对示例中所提及的代码名进行分析,检测其是否被预定义过;提取源代码中方法的参数异常规范以及注释中相关的参数使用约束,检测是否存在不一致的情况;从源代码包中提取出对外开放的方法,对代码中的方法名进行反模式检测,最后统一输出文档缺陷。本文在包括Num Py、Sci Py、Sklearn等十个框架上开展实验验证,包括4000多个文件和170多万行Python代码。其中,输入内容为框架的源代码包,输出内容为所检测到的三类文档缺陷。我们检测到了示例代码缺陷数145个,约束条件缺陷数464个,反模式缺陷数324个,经人工检验,可达到68%的精度和75%的召回率,极大地提高了检测文档缺陷的效率。

关键词： 自然语言处理   软件测试   自动问答系统   中文分词   语句相似度  

摘要： 自动问答系统结合了人工智能技术和自然语言处理技术,在正确理解用户语义的基础上,把答案精简的返回给用户,对自然语言正确的理解将成为炙手可热的研究方向之一。自动问答系统按照研究方向分为限定域和非限定域,而“软件测试”答疑系统作为自动问答系统限定域方向,在该方面的研究还存在很多空白,因此本论文针对软件测试课后的答疑进行研究,设计并实现了答疑系统。其主要研究内容如下:（1）构建软件测试课后答疑知识库。本论文收集数据的方式有两种,一种是使用免费且公开的爬虫软件爬取百度百科和论坛中的数据;另外一种是通过人工的方法收集,软件测试书籍和高校考试试卷中的数据,然后对收集的全部数据,使用Pandas进行清洗处理。（2）自然语言处理。在分词上,使用Jieba分词库,并结合自定义软件测试专业领域词典,以提高中文分词准确度;在去停用词上,使用哈工大去停用词表去掉对句子无意义的词;在关键词提取上,选择改进的TextRank算法实现关键词提取;在同义词处理上,使用哈工大同义词词林扩展。（3）语义相似度计算。在本软件测试答疑系统中,核心思想就是可以使用自然语言查询问题。本答疑系统先对自然语言处理,如对句子进行分词、去停用词、关键词提取、同义词处理等操作,然后使用Word2Vec中的CBOW模型训练词向量,构建词向量矩阵,最后用词向量矩阵作为卷积神经网络的输入层,在池化层为了提高特征使用max-pooling,最后输出的为相似度值,如果超过阈值,则倒序输出查询结果。（4）软件测试答疑系统的实现。系统使用Flask实现可视化,系统分两个角色:分别为教师和学生,教师端的功能有查询问题、查看全部知识库、热门问题、待解决的问题、我的回答和个人信息中心,学生端的功能有查询问题、查看全部知识库、添加未找到的问题、个人查询的问题集合和个人信息中心。

关键词： 机器学习测试   蜕变测试   蜕变关系  

摘要： 近年来机器学习技术取得了长足的发展,成为诸多软件的创新驱动力,其质量与可靠性问题正逐渐引起人们的高度关注。软件测试是保障软件质量的重要手段,将软件测试技术应用于机器学习软件的质量保障与评估具有重要研究价值。而区别于传统软件,机器学习软件一般规模庞大、结构复杂;软件行为具有不确定性,预期输出难以构造;其数据驱动特性和内部行为分析方法的缺失使得其往往被当作无法解释的黑盒。因此,传统软件测试技术难以直接应用于机器学习软件。蜕变测试是一种能有效缓解测试谕言缺失问题的技术,已有效应用于诸多领域。本文旨在针对上述问题与挑战,基于蜕变测试技术对机器学习软件测试方法进行研究。本文工作主要分为两部分:(1)提出面向聚类系统的度量与评估方法。具体地,以度量数据动态特性对聚类的影响为目的,基于用户对聚类的一般期望定义了一系列适用于大多数应用场景的通用蜕变关系,实现聚类系统有效性度量;其次,定义了基于蜕变关系的充分性度量准则以引导聚类系统的评估;最后,提出了一套完整的聚类系统评估框架,以帮助用户评估及选择适用于特定场景的聚类系统。在六个经典聚类系统上的实验以及真实用户调研验证了本方法的可用性和有效性。(2)提出面向深度图像检索系统的测试方法。具体地,基于图像检索系统特性定义了一系列蜕变关系作为测试谕言;其次,为探索现有深度学习测试准则的多样性内涵,定义了五种量化指标以度量神经网络内部状态的多样性,并对上述多样性与系统失效行为间的相关性进行了实证研究;最后,以探索多样性为目标,提出了基于贪心搜索的测试用例生成算法,并在分类任务下对测试用例的质量进行了度量。在两个公用数据集和三个深度学习模型上的广泛实验证实了本方法的有效性。

关键词： 重载列车   辅助驾驶系统软件   半实物仿真平台   目标曲线生成   软件测试  

摘要： 随着国民经济快速发展对能源需求的不断提高,重载铁路的运输能力也在与时俱进。面对当前不断增长的重载铁路运输需求,能有效提高列车运行效率、减轻司机驾驶强度以及降低线路运输成本的重载辅助驾驶技术也越来越受到重视。重载列车辅助驾驶系统是控制列车自动运行的核心子系统之一,并且其内部软件代码量过于庞大,算法控制逻辑极其复杂。然而,重载列车辅助驾驶系统在实际的设计中难免存在不同程度的缺陷,因此搭建仿真测试平台保障重载列车辅助驾驶软件的质量和功能完整性尤为重要。为了及时发现系统中存在的不合理设计以及相关缺陷等问题,确保重载列车辅助驾驶系统上线后的正常运行。本文基于重载列车辅助驾驶系统的需求设计并搭建了半实物仿真平台,具体研究内容如下:(1)结合重载列车辅助驾驶系统的功能特点,对半实物仿真平台进行了具体需求的分析以及平台总体架构的设计,进而在系统层面上根据实际需求实现了重载列车辅助驾驶系统半实物仿真平台的搭建,同时设计并实现了半实物仿真平台内部的数据通信传输过程,在此基础上进一步验证了本文搭建的重载列车半实物仿真平台内部设备通信接口的准确性。(2)在仿真平台开发环境下完成了重载列车辅助驾驶目标曲线生成相关功能的软件设计。为了保证系统软件功能的有效性,进一步在搭建的重载列车运行仿真平台对部分实际需求功能进行验证,使重载列车辅助驾驶系统软件在最接近现场环境下运行出预期设计的功能效果。通过对所设计的软件进行严格测试和半实物仿真平台的系统联调,有效实现了列车目标曲线生成和在线优化调整的半实物仿真运行。(3)基于重载列车辅助驾驶系统软件的特性分析,根据软件测试理论以及车载安全计算机平台的特点,将嵌入式软件测试方法运用到重载列车辅助驾驶系统软件测试中。从系统软件架构层面上提出了重载列车辅助驾驶系统软件测试方案,结合交叉测试策略并合理运用自动化软件测试工具Parasoft C++test对系统软件进行全面的静、动态测试分析,从而在软件设计前期及时检查出系统内部潜在的缺陷和错误等问题。经过大量实际测试和运行仿真平台验证的结果表明,本文设计的半实物仿真平台对重载辅助驾驶系统软件的功能测试具有较高的实用性和有效性,并且所提出的软件测试方法不仅能够有效发现与预期设计不符的缺陷,还能提高软件测试过程的执行效率,确保了重载列车辅助驾驶系统软件的质量。

关键词： UML技术   顺序图   Petri网模型   可达树   软件测试   覆盖率  

摘要： 现在软件空前繁荣，复杂度也越来越复杂，与人们的日常生活越来越密切了，软件为社会各行各业都带来了诸多的便利，但在这同时，也带来了许多的危机，每一次错误都会带来越来大的损害，如何在软件前期够精确控制甚至避免这些损失就越来越重要了。UML语言是一种被广泛应用的语言。但是其也存在语言二义性和不准确性，形式化方法可以为UML提供精确的语义描述，UML技术与形式化方法间存在很大的互补性，形式化模型不仅弥补了UML取法精确语义的缺陷，还可对UML结果进行一致性分析与正确性检查。　　UML和Petri网都是常用的建模语言，都能对系统中的同步、并发、选择、顺序等活动进行模拟。且Petri网模型可以非常方便、精确的进行系统状态的描述，因此使用Petri网进行UML模型的形式化时可行的。本文主要采用Petri网对UML顺序图模型进行形式化得到了UML顺序图Petri网形式化模型，通过UML顺序图Petri网形式化的模型生成了可达树，并生成的可达树生成软件测试用例进行分析论证了该方法的可行性与优越性。　　第一、基于XMI规则，读取以XML格式进行存储的顺序图图中的重要元素信息;第二、通过UML顺序图中对象内部消息发送，与对象间消息发送等元素到Petri网的映射规则，介绍了UML顺序图到Petri网模型的映射;第三、将顺序图到Petri网模型的映射规则应用到ATM取款UML顺序图上，将ATM取款的UML顺序图转换为Petri网模型;第四、通过ATM取款的UML顺序图产生的Petri网模型生成可达树，并产生软件测试实例;第五、应用软件测试技术对产生的实例进行覆盖性测试，最后证明，该方法可以完成生成图中所有路径，对程序进行全覆盖，从而达到了程序测试的目的，并且优于其它的算法。故可以对UML顺序图采取先Petri形式化，再以UML顺序图Petri网模型构成的生成的可达树生成测试用例的方法。