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关键词： 软件测试   信息技术   问题解决  

摘要： 随着全球信息化的发展,信息技术已经逐渐渗透到人类社会生活的方方面面。但是,随着信息技术的不断发展,在不断满足人们日常生活需求的同时也带来了一系列问题,这些问题不仅严重影响了信息技术自身的发展,而且也制约了整个社会经济的发展。因此,解决这些问题迫在眉睫。文章主要分析软件测试在信息技术发展过程中起到的重要作用,并提出相关建议,希望为信息技术人员提供一定参考依据。

关键词： 软件测试   模糊测试   网络协议   状态引导  

摘要： 网络协议是现代通信系统中不可缺少的部分,其实现程序的安全性不容忽视。模糊测试已经成为现代漏洞挖掘的主流方式,并在软件安全领域中取得了较大的成功。网络协议模糊测试通常指对网络协议实现程序进行模糊测试,然而传统模糊测试在此类程序的测试上仍存在一些问题。首先,由于网络协议实现程序中不同状态对应不同代码,传统灰盒模糊测试中使用的代码覆盖不能表示网络协议实现程序的内部状态。其次现有灰盒协议模糊器中的状态引导机制依赖于代码覆盖率,不能很好地挖掘网络协议实现程序的状态间关系。对此,文章提出了一种由协议状态间关系和程序代码覆盖率共同引导模糊测试过程从而提升模糊测试效果的模糊器AFLNeTrans,其利用状态间关系作为主要引导机制,引导模糊测试快速探索协议实现程序更多的状态空间,并在Profuzzbench上对其进行了评估实验。实验结果表明,AFLNeTrans在发现状态转移数量上有较明显的提升,并且在代码覆盖率和unique_crash数量上相比现有工具也有提升。

关键词： 软件测试   逆向工程   软件设计   流程图   软件重构  

摘要： 针对软件设计审查工具CoDoc Marvel,提出一种在软件测试领域中的应用方法。从软件源代码中逆向提取软件层次结构、接口信息、数据设计和逻辑设计等信息,指导代码审查、软件测试用例设计、测试缺陷定位和软件回归测试。研究结果表明,利用逆向工程技术和工具可以有效提升软件测试的效率和效能,特别是在理解软件体系结构和测试设计方面具有非常重要的作用。

关键词： 课程思政   人才培养   专业教育  

摘要： 为落实立德树人根本任务,推进德育工作创新发展,促进思政教育与专业教育有机结合,实现多层次、全方位的人才培养,在软件测试技术课程教学中有机融入思政元素,将社会主义核心价值观教育贯穿整个教学实践,以知行合一、精益求精的“工匠精神”为主线,从制定思政教育指导思想和思政建设目标、创新思政教育的内容和形式、整合专业课程资源和思政教学资源、营造良好的教学氛围等方面出发,有计划、有组织地将思政元素融入软件测试技术课程教学中,在提高学生专业知识技能的同时,引导学生接受社会主义核心价值观教育,实现专业教育与思政教育的共同发展。

摘要： 随着科技的飞速发展，人工智能在软件测试各阶段的应用逐渐展现出巨大的潜力，如显著提高软件测试的效率、精确度和自动化程度，为企业节省大量的人力资源与时间成本等。基于此，本文探讨了人工智能在软件测试各阶段的应用，旨在解决关键问题，提供切实可行的建议，为后续研究提供新方向。

摘要： 研究了基于人工智能的自然语言处理技术在软件测试中的应用，分析了关键环节如需求分析、缺陷报告分析等，旨在提高软件测试的效率和准确性。

关键词： 电控系统   软件可靠性   软件测试   故障模式、影响及危害性分析   故障树分析  

摘要： 面向船舶柴油机电控系统软件可靠性提升需求，研究了软件可靠性提升策略，提出了基于3F的柴油机电控系统软件可靠性一体化分析方法，构建了虚实结合的柴油机电控系统软件测试环境；提出了面向可靠性提升的船舶柴油机电控系统测试方法，并对四型电控系统开展了测试，分析了发现的软件问题，提升了船舶柴油机电控系统的软件可靠性。

关键词： 自动化   自动化物料搬送系统   自动搬运系统   物料管理系统   中日口译  

摘要： 随着中国制造业不断壮大,外资企业普遍看好在华投资前景的同时,中国制造业自身对自动化设备的需求也不断扩大。因此,日方相关企业对华加大合作力度的同时,也派遣了大量技术人员来华进行指导。由此,相关企业对于翻译人员的需求量也日益膨胀。 笔者于2022年7月18日至2022年12月31日派遣至某自动化设备有限公司在广州某半导体显示技术有限公司位于广州市黄埔区的某项目现场从事口译翻译工作,主要负责MCS(自动搬运系统)、MES(制造执行系统)、AMHS(自动物料搬送系统)等软件测试现场的口译、软件相关资料笔译及对接客户的沟通事宜、会议口译等。 本报告主要由口译实践项目概述、理论概述、口译实例分析、口译实践总结四个部分组成。本报告以为期7个月(2022年7月-2023年1月)的口译实践工作为基础,结合对自动化领域的知识、技术学习,在口译实例分析中罗列出多例具有该行业特点的词汇、11例本次口译实践中出现的翻译实例,根据自动化领域的口译难点和特点总结出了对该领域针对性较强的翻译策略,同时也为今后的口译工作积累了专业经验与技术知识。 本次实践主要分为译前准备、指导理论及翻译策略选择与总结、翻译过程、译后总结及报告撰写五个过程。在本次口译实践中,笔者总结出个人在液晶现场进行口译时出现频率较高的一些问题,包括:专业术语量不足、不理解专业术语含义、信息处理较慢、记忆力不足等。通过结合专业实际,总结出一系列相应的应对办法,例如在此类现场可能会遇到大量字母、数字的翻译,此类字母与数字与现场的测试进度有关,此时需要译者对现场工事进度有所了解及针对字母、数字翻译进行训练,减轻记忆负担;如遇到同一个术语有不同的翻译方法时,译者应当对其进行总结,在面对不同的厂商时使用。 在本次的实践项目中,笔者清晰认识到自身的不足,认清了与优秀同事之间的差距,同时,也根植下对该行业的热爱与兴趣。本次实践不仅富含挑战性,在实践中将课堂上学到的翻译理论技巧付诸实践的同时,增强了自身心理素质、提升了自身口译能力,对于在何种场合应该运用何种翻译对策这一问题逐渐能够熟练掌握。

关键词： 深度学习   缺陷预测   脆弱分支   模糊测试   测试用例自动生成  

摘要： 软件测试用例自动生成对于提高软件测试的效率来说意义重大,通过测试用例自动生成可以降低软件测试过程中时间和人力资源的消耗,从而提高测试效率。模糊测试作为一种高效的软件测试方法,在漏洞挖掘领域中得到了广泛的应用。在模糊测试用例生成的过程中,测试用例的调度和突变是影响模糊测试用例生成质量的关键。近年来,基于覆盖率引导的模糊测试方法因其可以成功挖掘软件漏洞而备受关注,这种方法主要是利用测试用例的覆盖率信息来指导模糊测试用例生成过程中的测试用例调度和突变。然而这种方法在生成测试用例时仍然存在着一些不足。首先是过度追求代码覆盖率。其次是生成的测试用例随机性较大和无效性较高。针对当前方法在测试用例的调度和突变方式上存在的问题,本文借助于深度学习技术来解决上述问题,本文的贡献在于: 针对过度追求代码覆盖率这一问题,本文对当前模糊测试方法的测试用例调度方式进行了改进,提出了基于程序缺陷预测的测试用例优先调度方法。具体来说,首先提出了基于GTDAPool的程序缺陷预测模型,通过预测模型对测试程序进行分析以便后续根据测试用例的执行路径来获取测试用例的适应度分数。适应度分数用来刻画测试用例执行路径的脆弱情况。基于适应度分数划分测试用例的优先级,根据测试用例的优先级进行测试用例调度,并且设计了基于测试用例优先级的能量调度方式,进一步提高测试用例生成的质量。最后,本文分别对提出的预测模型和调度方法进行了实验评估,评估结果表明本文提出的预测模型和调度方法是有效的。 针对生成的测试用例随机性大和无效性高问题,本文提出了面向脆弱分支的测试用例自动生成方法。具体来说,现有的模糊测试方法在突变生成用例时缺少方向性,因此为了指明突变的方向,引入了脆弱分支的概念,将脆弱分支作为指导用例突变的方向。进一步提出了基于脆弱分支导向的用例突变算法,通过将大多数测试用例集中于覆盖程序中的脆弱区域以提高漏洞挖掘的可能性。将上述测试用例调度方法和基于脆弱分支导向的测试用例突变算法进行结合,提出了基于脆弱分支导向的测试用例自动生成方法。最后,本文对测试用例自动生成方法进行了实验评估,评估结果表明提出的测试用例自动生成方法是有效的。