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关键词： 软件测试   预处理   词法异常   语法异常  

摘要： 随着计算机软件技术的日新月异,程序的规模和复杂性不断增加,依靠人工进行源代码分析已经变得不现实,所以利用计算机来进行源代码的缺陷检测已经变成一种常态。本文涉及到的缺陷检测系统是一款静态测试工具,能够对C/C++程序设计语言进行分析。然而随着C/C++程序设计语言在自身标准、编译器和操作系统方面的发展变化以及实际使用中开发人员对其进行的扩展,缺陷检测系统所依赖的语言分析器在测试过程中经常会出现前端语言层面的异常情况,导致分析异常终止或者分析结果不准确。本文基于缺陷检测系统目前的处理能力,在对其前端语言分析器进行扩展的过程中,提出了一种通用的缺陷检测预处理方法。本文首先分析了缺陷检测系统目前对C/C++语言的能力情况,对语法支持的现状。然后介绍了分析过程中系统遇到的一些异常情况,并对异常进行了分类,分为语法异常和词法异常。针对语法异常和词法异常的特点,分别分析了语法异常和词法异常的原因,提出了相应的解决方法,并且通过实际的例子对提出的方法进行具体的描述和验证。最后利用提出的解决方法,对小型开源工程在日常分析中遇到的问题进行了实验。通过对前后实验数据的分析,证实本文针对基于缺陷检测系统的多编译器支持研究与实现提出的一种通用的缺陷检测预处理方法能够起到预期的作用,对缺陷检测系统在前端语法处理方面具有重大的意义。

关键词： 软件测试   测试点   场景法   Bug票  

摘要： LED检测及Bin库系统是LED一体机检测设备的检测及仓储运输模块,是一体机重要的功能模块。为了发现这两模块上位机软件中存在的缺陷,需要对其进行软件测试。本文研究了LED检测及Bin库系统的上位机软件黑盒测试。本文的研究内容如下:针对测试对象的机械特点和软件功能,分别对模块进行了测试需求的分析。针对检测区分析了质量测试要点,针对Bin库系统小车分析了业务流程。实现了对检测区及Bin系统测试需求的清晰认识。分析了测试关注度和测试方法。在测试需求分析的基础上,总结研究了测试对象的测试点。采用等价类划分法,边界值分析法,错误推测法对检测区软件进行测试用例设计,采用场景法对小车业务流程进行测试用例设计。设计研究了Bug票的规格和使用机制,满足测试中的Bug记录及追踪。并选择简化了测试用例,兼顾效率和质量。分析了软件操作的软硬件要求,搭建了测试环境,满足测试所需要的各种环境条件。对测试模块进行了按权值优先级排序,并根据排序结果进行测试用例执行。分析研究了Bug票中Bug的分布特点,发现了缺陷潜在较多的部位。基于Bug票的研究,进行了回归测试。

关键词： 软件测试   用例自动生成   区间运算   分支限界  

摘要： 软件测试是保证软件质量的重要方法。单元测试是对被测程序最小单元或模块进行的测试,通常分为测试用例生成、测试用例执行和测试结果统计三个阶段,其中生成测试用例通常由测试人员手动完成。由于单元测试的巨大工作量及其高重复性,因而需要投入大量的人力和时间。单元测试的自动化测试,尤其是测试用例自动生成技术的发展在一定程度上解决了手动测试效率低和失误率高的问题,推动了软件测试的发展,成为软件测试领域的研究热点。在面向路径的单元测试中,目标路径上的约束集合求解问题是测试用例自动生成问题的一个难点。由于被测约束系统的复杂性以及求解算法的约束性,测试用例自动生成的效率以及生成用例的正确率往往不高。本文围绕提高单元测试中的测试用例自动生成效率问题,在分支限界测试用例框架和区间运算的基础上提出了基于语义分析和区间运算的库函数约束求解策略,用以求解目标路径中库函数约束;基于迭代技术和区间运算的区间一致性判定策略,用以消除路径中约束的处理顺序对区间运算结果的影响,同时削减变量区间;基于变量相关性的跳跃式回溯策略用以避免不必要的回溯和回退过程,减少区间运算次数;约束变换策略将待测路径中的一些非四则运算转换成区间运算可以处理的四则运算形式,通过辅助变量赋值加速求解目标路径上的约束集合。作者在代码测试系统(CodeTest System,CTS)中编码实现了上述四种策略,并通过相关实验来检测这些策略在加速测试用例自动生成方面的有效性。实验结果表明本文提出的策略对于减少测试用例自动生成的时间,提高测试用例自动生成的效率有明显的作用。

关键词： 复杂网络   软件网络   软件结构   软件节点排序模型   相似性  

摘要： 近年来,将复杂网络技术用于研究分析软件系统已经成为热点。针对软件系统的复杂性,将复杂软件拓扑结构抽象映射为复杂软件网络模型,能够简单有效的挖掘复杂网络中重要节点,依据这些重要节点挖掘软件动态执行过程中重要执行路径,对研究软件结构的稳定性、可靠性具有重要意义。本文利用复杂网络相关理论与软件工程学研究方法相结合,以真实开源软件Cflow和Gzip作为算法研究对象,提出了针对软件节点序列挖掘节点相似性和构建加权网络挖掘软件结构相似性算法,论文的主要内容如下:首先,在复杂网络理论知识的基础上,提出了复杂软件网络建模思想,建立了软件节点排序模型和软件加权网络模型,概述了经典序列挖掘算法研究,对序列挖掘相关算法进行分析,应用模糊聚类分析技术挖掘软件结构。其次,针对软件网络现有序列挖掘算法中处理的数据量较大、数据类型复杂等原因导致算法的时间复杂度较高问题,在建立软件节点排序模型基础上提出软件节点相似性挖掘算法,该算法在软件动态执行过程中为函数节点进行处理,挖掘出软件节点序列的相似性,有效的提高了算法时间效率。再次,针对复杂网络中结构复杂的难题,本文使用软件执行网络中边作为度量工具,提出基于软件加权网络结构相似性挖掘算法,通过模糊聚类技术挖掘软件中相似度较高的结构,得到软件动态执行相似序列,为软件测试减少测试用例提供了有力依据。最后,对本文提出算法,分别以真实软件动态执行过程中采集的数据做了实验,并对实验结果进行了分析。

关键词： Android   自动化测试技术   单元测试   性能测试   白盒测试  

摘要： 全一快递扫描宝APP客户端,是全一快递IT部自主研发的一款Android应用软件,该系统是以日常扫描作业业务为核心,集合业务员日常操作业务,以信息技术为手段,最终打造成公司业务管理一体化的管理系统,搭建公司高层与一线外务员沟通的桥梁,切实聆听一线外务员的心声与建议。扫描宝的研发及最终上线还将会为公司节省采购原扫描设备把枪的成本,所以从公司发展和公司成本的角度来考虑,此项目的研发是很有必要的,也将会为公司带来一些收益。本系统是为公司内部员工一线外务员使用的,作为一款日常操作的APP系统,其作业直接影响到公司的运营质量,也影响公司对外的形象,对功能与性能有着非常高的要求。因此,测试的工作将是非常有必要而且很重要的,本文研究的内容就从这个项目着手,主要研究目的就是为了发现项目中存在的问题,提交开发中心并最终解决。为此,本文以提高测试效率及完善测试体系为主要研究目标,结合公司目前的现状,综合运用现有的测试理论及Android平台手机软件运行特点,对公司的项目进行测试,形成一个公司内部可用的自动化测试框架,真正的用于企业的项目之中,为公司创造更大的价值。本文从以下几个方面进行研究:1.进行测试方案的确定,结合现有的Android自动化测试技术,引入自动化测试工具,包括单元测试工具、性能测试工具和录制回放工具,设计出一种通用的测试方案,形成一套完善的自动化测试流程和体系。2.测试场景的设计,功能方面针对不同的业务模块设计不同的测试用例,性能方面根据单用户和多用户的并发、不同的时间点进行测试。3.具体的测试实现,在确定完测试方案和设计完测试场景后,用设计的具体方法和Android自动化测试工具进行实际的测试研究。4.对测试结果进行分析,确保系统的可用性,也要保证性能的稳定性,这些都需要通过测试来进行验证,把验证的结果形成测试文档,如有跟需求不同之处,则返回开发进行修复。

ISBN: (纸本)9787115412935

关键词： 软件安全   软件测试   静态分析   符号执行  

摘要： 目前常用的软件缺陷检测技术包括动态测试和静态分析,静态分析技术因其具有检测效率高和成本低的优点而被广泛应用。如今已经有很多基于静态分析技术实现的的工具,但是这些工具对于某些缺陷的检测能力仍有不足,不能够达到开发或者测试人员的要求,所以需要进步一研究。本文所设计并实现的工具是国防基础研究计划项目“软件缺陷发现平台”中静态分析模块的一部分。由于静态分析模块中采用的开源静态分析工具对数组越界和永真永假条件缺陷的检测能力较差,所以需要设计一个静态分析工具来增强该模块的缺陷检测能力。本文介绍了静态分析技术、静态分析工具以及相关缺陷检测技术的发展现状和前人的研究成果,分析了缺陷的检测难度和难点,在此基础上,设计并实现了一个基于符号执行的静态分析工具,用于检测上述两个问题。本工具针对两类缺陷分别设计并实现了对应的缺陷检测器以便于后期扩展检测能力。本工具的检测原理为从源代码生成抽象语法树,根据抽象语法树生成控制流图和函数调用图,在遍历控制流图的时候执行缺陷检测器,以此来检测相关缺陷。最后本文采用标准缺陷函数对本工具的检测能力进行测试。测试表明该工具能够检测出数组越界和永真永假条件两类缺陷,达到了工具的预期目标。

关键词： 软件测试   集成开发环境   缺陷管理   插件  

摘要： 近年来随着软件技术的迅速发展,软件质量水平受到了越来越多的重视。目前集成开发环境已经非常成熟,而传统代码测试工具常以客户端软件形式存在,导致开发环境和测试环境的分离,给源代码的缺陷管理工作带来了困难。而Eclipse是一个开放源代码的、基于Java的可扩展集成开发平台,为应用程序开发提供了完善的组件管理机制,免去了众多重复性工作。因此,本文研究了一种基于Eclipse集成开发平台的源代码缺陷管理方法及其系统。首先对集成开发平台下的软件开发现状和软件测试方法等研究背景展开调研工作,然后对集成环境下的功能开发所涉及到的技术展开研究,包括OSGi框架模型、Eclipse平台体系结构、Eclipse插件开发原理及其理论基础等。在此基础上明确了源代码缺陷管理方法的实现方式采用Eclipse插件形式,分析了其功能模块主要包括缺陷检测模式配置、结果数据存放路径配置、工程/目录/文件测试、缺陷检测结果展示、结果分析处理、缺陷结果报表导出以及界面管理七个部分。而具体实现部分则主要从插件启动配置、插件功能配置、缺陷检测以及缺陷结果分析处理四个方面完成。采用Eclipse插件方式实现缺陷管理方法后,设计相关实验进行验证。首先进行了缺陷管理插件的安装使用验证实验,确认了缺陷管理方法的有效性。再通过对比缺陷管理插件和DTS针对同一目标的检测结果,以及针对集合关系的目录和文件的缺陷结果分析,确认了代码缺陷管理插件的正确性和完整性。

关键词： 软件测试   EFSM模型   测试用例自动生成   测试序列   分散搜索算法  

摘要： 信息技术的快速发展,软件产品越来越被应用到社会中的各个方面,但是,随之而出现的软件质量及安全问题阻碍着它的蓬勃发展。因此,保证软件质量已成为当今广大专家学者和工程人员的重点研究方向。软件测试一直以来都是确保软件质量和安全的重要措施。然而随着软件复杂性的加剧和软件规模的增加,软件测试已成为一种复杂、耗时的工作,为了降低软件测试在整个软件开发过程中的人力及物力开销,提高软件整体的质量和可靠性,软件测试的自动化技术已成为现如今亟须解决的问题。软件测试自动化技术其中的一个关键点就在于测试用例的自动生成。基于模型的测试是一种有效的软件测试方法,它可以有效地描述复杂软件系统的状态和行为。其中扩展有限状态机(Extend Finite State Machine,EFSM)是有限状态机(Finite State Machine,FSM)在原有的基础上,扩展上下文变量以及作用在上下文变量上的谓词条件和操作而来,因此,EFSM可以更加精确地描述软件系统的状态行为,被广泛应用于实际工程之中。但由于EFSM的复杂性,使得对EFSM模型进行测试用例自动生成这一过程更加复杂,因而仍然是一项攻坚难题。本文在已有的研究基础上对EFSM模型的测试用例自动生成方法进行了深入研究,主要包括以下几个方面:(1)由于EFSM模型本身是静态的,但是在测试过程中,必须使得EFSM模型能够根据输入变量得到执行,进而得到测试用例。本文采用UML建模的方法,利用SMC工具将EFSM模型转换为Java代码,结合图论的广度优先搜索算法使得静态EFSM模型具有动态执行能力,从而建立了EFSM的可执行模型。(2)本文在深入分析和研究了前人对于测试序列自动生成方法的基础上,将EFSM模型状态图转换为迁移图,进而采用改进广度优先搜索方法自动生成从初始迁移到达其他各个目标迁移的可行测试序列。在生成测试序列的过程中采用基于数据流和控制流的冲突检测方法来识别测试序列的冲突问题,然后,综合考虑测试序列长度和以及操作变量的类型,设计测试序列可行性度量方法定量分析测试序列的可行性与有效性。(3)根据前面获得的测试序列,本文深入分析和探讨了智能优化算法对于测试数据自动生成方面的有效性和高效性,重点介绍了遗传算法和分散搜索算法。进而针对前面已经获得的从初始迁移到达其他各个迁移的测试序列,采用分散搜索算法进行测试数据的自动生成。本文设计并实施了一系列实验验证本文测试序列生成方法的有效性,然后将本文使用的分散搜索算法与遗传算法在测试数据自动生成方面进行比较,从而验证分散搜索算法的有效性。实验结果表明,本文提出的测试序列生成方法能够有效并且高效的生成可行测试序列,分散搜索算法对于测试数据的自动生成相比于遗传算法在本实验中更具有优势。

关键词： 面向对象软件   自适应随机测试   聚类算法   测试用例生成   距离度量  

摘要： 随着面向对象技术的不断发展,面向对象软件得到了广泛的应用。然而由于面向对象语言的封装性、继承性和多态性等特性,传统的软件测试技术并不能直接应用于面向对象软件测试。由于随机测试的简单性和易用性,随机测试已被普遍的应用到面向对象软件的测试中。但是随机测试的有效性和效率会受到被测软件的大小和复杂性影响,自适应随机测试能够克服这一缺陷。自适应随机测试的核心思想是通过给定的度量机制来生成均匀分布在整个输入域上的测试输入。通过定义好的一种对象间的距离度量机制,将自适应随机测试技术与面向对象软件测试结合在一起,就形成了面向对象软件自适应随机测试方法。然而,传统的面向对象测试方法在选择测试用例执行时带有随机性,极有可能会连续重复执行相似的测试输入,导致类似的测试结果的产生,降低了缺陷发现的效率。若将有不同特性且均匀的分布在输入域上的测试用例优先执行,提高测试用例的多样性,那么就能更快的找出缺陷。另外,在面向对象自适应随机测试中,所有已执行的测试用例将放到一个集合中作为已执行测试用例集,并生成固定数量的测试用例放入另一个集合中作为候选测试用例集。为了减少时间开销,自适应随机测试往往从已执行测试用例集中根据一定策略挑选出部分测试用例来代表整个已执行测试用例集并与候选测试用例集中的测试用例进行距离计算,从而挑选出距离已执行测试用例集最远的测试用例作为下一个执行对象。现有面向对象自适应随机测试在已执行测试用例集中采取的策略具有随机性,并不一定能挑选出具有代表性的测试用例,这有可能会影响到所挑选的下一个测试用例的执行效果,从而影响缺陷发现能力。本文针对以上问题分别提出了基于k中心点的面向对象软件测试用例生成方法和基于k均值的面向对象软件自适应随机测试用例生成方法,并分别对所提出的方法进行了大量实验以证明方法的可行性。同时完成了一个基于聚类的面向对象软件测试原型系统。本文主要工作阐述如下:1.提出了基于k中心点的面向对象软件测试用例生成方法。在该方法中提出了两种测试用例聚类算法MOClustering(Method Object Clustering)和DMClustering(Distance Metric Clustering)。在MOClustering算法中,测试用例中的对象数和方法数被用来代表测试用例,并用k中心点聚类算法对测试用例进行聚类。DMClustering算法使用了一种度量机制直接计算测试用例间的距离,同时也采用了k中心点聚类算法对测试用例进行聚类。在完成聚类之后,基于自适应随机思想,提出了一种取样算法MSampling(Maximum Sampling),该算法保持了测试用例的多样性,生成了用于面向对象软件测试的测试用例集。2.提出了基于k均值的面向对象软件自适应随机测试用例生成方法及其两种算法WClustering-ART(Trisection Frequency Conversion Clustering-Adaptive Random Testing)和TFClustering-ART(Wavelet Clustering-Adaptive Random Testing),并相应的提出了两种面向对象软件测试用例距离的度量机制WTS(Wavelet Transform Similarity)和TFCS(Third Frequency Conversion Similarity)。WClustering-ART和TFClustering-ART分别运用WTS和TFCS距离度量机制将聚类技术与自适应随机测试技术相结合,从而将自适应随机测试作用到面向对象软件的测试中。对自适应随机测试的已执行测试用例集进行聚类得到具有代表性的已执行测试用例子集,用该子集代表整个已执行测试用例集来计算距离最远的下一个测试用例。3.设计实现了一个测试原型系统OOSTS(Object Oriented software Testing System)。其中包含了系统的类图录入模块、距离度量模块、测试用例生成模块、MOClustering算法模块、DMClustering算法、和TFClustering-ART算法模块等。该原型系统能用于实际的面向对象软件测试,并具有较好的可操作性。