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关键词： 软件测试   变异测试   测试数据生成   遗传算法  

摘要： 针对检测缺陷的测试数据生成效率低下问题,提出变异测试和路径覆盖测试技术结合的测试数据生成方法。首先,采用变异测试技术生成的变异分支融入程序,生成新的被测程序;然后,在原路径集中挑选目标路径,通过分析变异分支与路径关联关系,将变异分支融入路径。最后,基于遗传算法生成覆盖路径的测试数据。实验结果表明,多种群遗传算法生成测试数据的时间,比单种群遗传算法节约了41.15%。由此可见,对于覆盖多路径测试数据生成,多种群遗传算法的效率比单种群遗传算法高。

关键词： 北斗卫星   卫星导航系统   接收机软件  

摘要： 本文对北斗卫星定位接收机软件的主要功能的测试方法进行了介绍和总结,分析了影响接收机用户体验的主要因素,并对具体的测试方法进行了说明。本文列举了在测试过程中,应该重点关注一些性能指标,而根据不同的应用场景,这些关注点也会有所不同,需要厂家根据不同的使用场景重点关注不同的指标。

关键词： OBE教学理念   混合式教学   思政元素  

摘要： 针对目前我国软件测试人才培养途径单一、不健全等问题,提出了采用OBE教学理念和混合式教学模式对软件测试课程进行教学改革。阐述了基于OBE理念对软件测试课程进行整体教学方案的设计和实施,从反向设计来设计课程的教学目标,进而确定课程的教学内容,教学内容以软件测试流程进行安排,并嵌入课程思政元素,教学方式采用线上线下的混合式教学模式,最后的考核方式采用终结性和过程性考核相结合的方式进行教学评价。经过教学探索和实践后,从教学效果可以说明这一教学改革有助于提高软件测试课程的教学质量,可以满足当今社会软件测试人才的需求。

关键词： 软件测试   云计算   环境构建   仿真  

摘要： 随着软件在现代军事装备中成为必不可少的重要组成部分,软件测试在检验作战效能中发挥着日益重要的作用,本文通过对软件在作战中的运行环境和特点进行分析,总结分析了软件测试环境的分类及基于仿真技术的测试环境构建方法。依托云计算等相关技术,提出并设计了基于云平台的快速可重构软件测试环境构建方法,有利于提升软件测试环境资源的管理和重用能力。

关键词： 软件测试   软件产品质量   软件研发过程   守护者   平易近人   勇于担当   精益求精   测试人员  

摘要： 软件测试是软件研发过程中对产品进行检测的环节,是产品质量自我锤炼的过程。作为“磨刀石”的测试人员,不仅要具有扎实的理论基础、丰富的实践经验,更需要有极大的耐心。作为一名软件测试人员、一位四川农信软件产品的守护者,罗男因其丰富的工作经验、精益求精的工作态度、勇于担当的工作精神、平易近人的工作风格,被大家亲切地称为“男姐”。

关键词： 软件测试   不可行路径   测试数据自动生成   蚁群算法   否定选择算法  

摘要： 测试数据自动生成可以帮助测试人员更高效、更准确地完成测试工作,提高测试的效率和质量。测试数据生成工作首先要获得目标路径集,基本路径集中的不可行路径会造成算法和测试资源的浪费,所以要排除不可行路径。覆盖目标路径有许多方法,包括静态法和动态法,其中属于动态法的启发式算法可以将这类问题转化为搜索问题,通过不断地迭代来生成并优化测试数据,直至覆盖全部目标路径。本文将围绕测试数据的自动生成问题展开研究。主要从以下两个方面开展工作: 首先针对基本路径集中不可行路径检测不全面的问题,提出了基于数据流测试和粒子群算法的不可行路径检测系统。该系统通过预处理、生成分支覆盖表和关联树、排除不可行路径三个步骤来检测不可行路径。在预处理步骤中,获得被测程序的所有变量的定义—使用路径,作为不可行路径检测系统的输入。在生成分支覆盖表和关联树步骤中,使用粒子群算法运行被测程序获得路径覆盖信息,填充分支覆盖表并得到关联树。在排除不可行路径步骤中,使用假设路径生成器组件和比较器组件来检查定义—使用路径集中的每个路径,从而删除不可行路径。实验结果表明,系统可以检测由“分支-分支”冲突导致的条件相关不可行路径,还可以自动检测不可行的定义—使用对,从而检测由“分配-分支”冲突导致的定义—清除不可行路径。 然后针对使用蚁群算法进行测试数据自动生成工作中存在测试数据覆盖率偏低、算法执行时间长、进化代数偏高的问题,提出了蚁群算法和否定选择算法相结合的ACONSA混合算法,算法将否定选择算法的策略应用到蚁群算法中,使用汉明距离进行检测集与非检测集的数据匹配,目的是去除蚁群算法过程中的冗余数据,包括初始种群的生成,搜索过程中更新测试数据集,提出蚁群算法的局部搜索、全局搜索、信息素更新和针对测试数据生成的适应度函数。最后给出ACO-NSA混合算法的和子函数,用流程图直观展示算法流程。 最后给出使用启发式算法进行测试数据生成的对比实验。实验结果表明,与蚁群算法、遗传算法、粒子群算法相比,使用ACO-NSA混合算法来生成测试数据,可以减少测试数据的生成数量,提高测试数据的覆盖率,提高完全覆盖的成功率,减少算法的进化代数,提高算法收敛性。

关键词： 软件测试   并行程序   分支转换   关键通信   测试数据生成  

摘要： 软件测试是保证并行程序可靠性和准确性的有效途径。通信是并行程序不可忽视的重要特征,对程序的执行效率有着重要影响。繁多复杂的通信是影响并行程序测试效率的关键因素。鉴于此,本文从通信覆盖转换、测试对象选择和测试数据生成三个方面,研究有效的并行程序通信测试方法。针对并行程序通信覆盖问题,本文提出基于分支转换的通信覆盖测试理论及方法。首先,基于并行程序特点,将进程间通信分为确定性通信和不确定性通信;其次,针对不同类型的通信,将对通信的覆盖问题转换为对不同进程间通信语句的覆盖问题;然后,考虑进程间通信发送和接收的匹配顺序,将对通信语句的覆盖问题转换为对通信语句所在分支的覆盖问题;最后,使用遗传算法生成覆盖不同类型通信的测试数据。针对通信测试对象选择问题,通过分析影响通信关键性的因素,本文提出基于通信关键性的测试对象选择方法。首先,考虑并行程序自身特点,综合通信语句所在结构类型与通信传递变量等特征确定影响通信关键性的因素;其次,基于影响关键性的因素建立通信关键性评价指标;然后,基于不同评价指标的影响程度提出通信关键性评价方法,计算通信关键性得分;最后,基于通信关键性采用适当的方法选择出关键通信作为测试对象。针对通信测试数据生成问题,本文将通信关键性和分支转换相结合,利用通信关键性改进适应度函数,并基于分支转换生成覆盖通信的测试数据。首先,分析并行程序通信特征以确立影响通信关键性的因素,并计算通信关键性得分;其次,基于不同因素下的关键性得分对通信进行分类;然后,利用分支转换策略将并行程序的通信覆盖转换为通信所在的分支覆盖;最后,基于通信关键性改进适应度函数,针对不同场景下的通信覆盖问题,采用多种群遗传算法生成满足通信覆盖的测试数据。本文工作为并行程序通信测试提供了一种有效的解决方案,与其他方法的对比实验分析表明,本文方法可以有效减小测试通信的规模,降低测试代价,提高并行程序的测试效率。

关键词： 仪器驱动   测试框架   软件测试   测试方法  

摘要： 随着仪器设备性能指标的不断提高,仪器设备的软件测试逐渐成为了仪器软件行业的重点发展方向。测试开发人员通常使用测试框架构建测试程序,而现有测试框架多为针对纯软系统而设计,无法满足仪器用户级驱动程序的测试需求,并且仪器软件测试通常以面向过程结合断点调试的方式实现,此方式使得测试不具有回归性和可重复性。为了解决上述问题,本文设计了一款名为VMTest(Vala Mock Test)的软件测试框架,具有针对仪器用户级驱动程序测试设计的功能,适用于仪器系统的测试开发。本文的主要研究内容如下。1.为了解决驱动程序需要编程语言具有较高的构建效率和运行效率的问题,使用了Vala语言编写仪器系统驱动程序和测试框架。VMTest框架具有运行时间测试,测试案例复用和测试日志生成等功能。2.为了解决仪器驱动程序与硬件耦合度较高,难以测试驱动软件逻辑的问题,采取了驱动逻辑与IO逻辑分层测试的方法并使用了测试框架提供的测试辅助功能。测试辅助功能由容器和Mock功能构成,通过构建Mock对象实现了对硬件的解耦。3.测试框架针对仪器功能模块同时工作难以测试的问题设计了并行测试功能。此功能可以解析依赖关系图,构建邻接矩阵,自动判断测试的执行优先级,分配线程资源,提高测试效率。4.以SOC测试系统和DDR存储器测试系统的驱动程序为例,研究了测试框架在实际案例中的应用。结合软件测试方法和项目开发方法制定测试方案,测试完成后对测试结果进行统计,并以代码覆盖率为指标分析测试结果,证明了测试框架的实用性。5.测试了框架的基础测试功能、仪器驱动测试功能和测试程序执行入口,验证了其功能稳定性。此外,通过效率测试证明了并行测试功能具有更高的测试效率。VMTest现已应用在任意波发生器系统,PXIe数据采集系统,SOC测试系统以及DDR存储器测试系统中,经过多个项目的实际应用证明,使用此测试框架能够对仪器设备驱动程序进行高效且全面的测试。

关键词： 量子软件工程   量子计算   遗传算法   多目标搜索算法   变异测试  

摘要： 近年来,随着量子计算技术的不断成熟,该领域软、硬件的研究得到快速发展。量子计算机为传统计算机提供了解决一些原本无法解决的问题的可能性。作为量子计算的重要研究方向之一,量子软件的研发得到了越来越多学者的关注,量子软件工程应运而生。量子软件工程建立在传统软件工程的理论基础之上,也结合了量子软件自身的特殊性。量子软件工程需对各个开发阶段针对量子程序做适应性调整。其中,软件测试阶段对保证程序的正确性至关重要。但是,目前针对量子软件测试的研究仍处于早期阶段,相关的理论与技术亟待完善。 量子软件测试领域目前缺少具有较好通用性的测试预言,以及完善的系统测试方法等。量子程序存在量子比特的叠加态、量子纠缠、不可克隆性、观测的破坏性等特点,使得传统软件测试方法无法直接应用于量子程序。因此,针对上述问题,本文提出了两种不同的基于搜索的量子程序测试用例自动生成方法QuSBT以及MutTG。 (1)QuSBT方法用于在计算资源有限的情况下为当前量子程序错误版本自动生成多个有效测试用例。首先根据量子程序自身特点,提出量子程序测试时的执行方法以及对测试结果的评价方法。并借助遗传算法,结合上述执行评价方法生成测试用例。为了评估QuSBT的有效性,本文设计的分析对比实验包含6个不同量子程序,并为每个程序创建5个错误版本,并将该方法与随机搜索算法进行比较。结果表明QuSBT在87%的程序中具有更优的表现。最后,本文设计并实现该测试用例自动生成工具,便于用户将QuSBT应用于开发过程中。 (2)MutTG方法适用于回归测试场景中对量子程序的未来版本生成有效测试用例。该方法利用变异测试,根据当前正确的量子程序版本编写突变体组,并借助多目标搜索算法NSGA-II,生成一组能够尽可能杀死更多突变体的强大测试用例。针对变异测试中普遍存在的等价突变体问题,MutTG通过缩减因子,减少等价突变体对测试用例生成的影响,以应对搜索算法在部分突变体上花费过多计算资源的问题。为了评估MutTG的有效性,本文通过向5个不同量子程序注入错误产生突变体,并根据突变体被杀死的难度将这些突变体分为4个突变体组。本文通过对照实验发现该方法有较大优势,并且证明了缩减因子能够有效地降低等价突变体的存在造成计算资源的消耗。 因此,本文受到传统软件测试技术的启发,针对不同的应用场景,分别提出两种量子软件测试方法,自动生成并优化测试用例,有助于研究者保证量子软件正确性、完整性。

关键词： 软件测试   移动应用   功能错误  

摘要： 移动应用软件(简称移动应用)是一种基于图形用户界面的事件驱动程序,近年来变得越来越流行。随着移动应用数量的爆炸式增长,开发移动应用的企业都竭尽所能地保障移动应用的质量,以提高其市场竞争力。尽管如此,很多移动应用都会在发布后曝露出各种各样的功能错误,这些功能错误会影响应用所提供的功能,造成移动应用的功能失效,甚至可能引起一些严重的后果。为了避免这些错误的发生,充分测试移动应用的功能至关重要。然而,由于移动应用的版本迭代频率高且应用状态复杂,手工测试移动应用的成本高昂。为此,研究人员们提出了一些自动化测试技术来帮助人们对移动应用进行测试。但是由于测试预言问题(即难以自动地区分移动应用的正确行为和错误行为)的存在,现有的自动化测试技术无法系统地对移动应用进行功能测试,只能检测到一些特定类型的功能错误。例如,大多数的动态测试技术都只能通过捕获应用日志中抛出的异常来检测移动应用中的崩溃错误,而无法判断那些非崩溃功能错误(指不会抛出异常的、仅仅能从应用界面上观察到错误表现的功能错误)是否发生。为了弥补现有技术的不足,本文着眼于移动应用功能的三个重要的质量属性:正确性、鲁棒性和安全性,分别提出了对应的移动应用自动化测试技术,以检测那些难以被现有技术所检测到的移动应用中的功能错误,具体如下: 1.提出了基于性质的模糊测试方法以检测移动应用中数据处理功能的错误。数据处理功能在移动应用中很常见,他们执行常见的增、删、改、查操作来处理应用的数据。确保这些数据处理功能的正确性对于保障移动应用基础功能的质量而言至关重要。为了有效检测这些数据处理功能中的错误(也称数据处理错误),本文提出了一种基于性质的模糊测试方法。这一方法创新性地使用基于模型的性质来刻画数据处理功能的特征,并通过随机组合相关的数据处理功能和其他可能的应用事件来对目标功能进行更充分的测试。为了支持这一方法的应用,本文实现了一个自动化的测试工具PBFDroid,在17个开源移动应用和3个商业移动应用中检测到了29个以前未知的数据处理错误。此外,本文的进一步评估结果表明,其中的非崩溃功能错误(共22个)无法被现有的测试工具所检测到。 2.提出了设置敏感的蜕变模糊测试方法和基于错误模式的静态分析方法以检测移动应用中由系统设置更改导致的功能错误。移动系统中有大量用户可更改的设置选项(例如网络设置),这些设置的变化将会对移动应用产生影响,导致各种功能错误,我们将这类错误称为设置缺陷。由于设置选项繁多,可能引起的错误类型复杂,因此很难系统性地对这类功能错误进行测试。为此,本文首次对设置缺陷进行了大型的实证研究以了解其特征。基于实证研究的结果,本文提出了两种在检测能力上互补的自动化错误检测方法(设置敏感的蜕变模糊测试方法和基于错误模式的静态分析方法)并实现了对应的工具Set Droid和Set Checker,分别从界面和代码层面系统地检测设置缺陷。在实验中,Set Droid和Set Checker在26个开源移动应用和5个商业移动应用中发现了共65个以前未知的设置缺陷,其中的非崩溃功能错误(共51个)无法被现有的测试工具所检测到。 3.提出了隐私规范驱动的测试方法以检测移动应用中违反社交隐私规范的功能错误。为保障用户的隐私安全,开发移动应用的公司会维护大量自然语言撰写的隐私规范,并在每次版本更新前基于它们对移动应用进行测试。然而,高效且充分地对这些规范进行检查是困难的。为此,本文提出了一种隐私规范驱动的测试方法,该方法通过将隐私规范转换为对应的自动机来指导应用探索并基于自动机所处的状态判断是否检测到与隐私规范不一致的应用行为。本文将这一方法实现为了一个自动化的测试工具SDTDroid并对其进行评估。评估结果表明,SDTDroid可以高效地检查给定的隐私规范,并在3个商业应用中检测到13个以前未知的与隐私规范不一致的应用行为,这类错误无法被现有的技术所检测到。 综上,本文针对移动应用中的功能错误自动化测试难的问题,从三个测试维度提出了测试方法并实现了对应的工具,并在包括微信、抖音、Instagram在内的多个移动应用中检测到上百个难以被现有测试技术所检测到的功能错误。