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关键词： 软件可测试性   测试性度量模型   融合模型   Transformer   自注意力机制  

摘要： 现代社会对软件产品的需求日益增加,计算机软件正逐步应用到社会生产生活的各个方面,软件的复杂性也随之不断提升,极大地增加软件测试的困难性。为有效提升测试效率,降低测试的难度和成本,需要对软件的可测试性进行系统地分析与度量。本课题分别基于融合模型和Transformer研究了面向对象软件的测试性度量模型,可客观评价软件的可测试性。同时将模型应用于对实习公司新软件项目的可测试性评价,为提高软件质量提供依据。论文的主要工作与研究创新如下所示:1.软件测试性参数及度量集的研究本文系统分析软件的可测试性,将达到全覆盖率所需测试套件的规模作为软件测试性参数。通过收集企业软件“兵力精算仿真开发系统v1.0”的真实数据,对其进行预处理与分析,以类为研究数据对象构建软件测试性度量集。2.基于融合模型的软件测试性度量模型构建及应用研究论文将单一模型与集成学习模型通过Stacking算法进行融合,实现对软件可测试性的预测。以“兵力精算仿真开发系统v1.0”收集的真实数据作为样本数据,分别对多元线性回归、支持向量机、随机森林和XGBoost进行训练,使用Stacking算法对以上四种算法进行融合。实验数据表明,基于融合模型的软件测试性度量模型在性能上优于其它四种机器学习模型。最后使用获得的融合模型分别以公司新研发的软件“军事仿真平台”以及“兵力精算仿真开发系统v2.0”为实例,探究模型的工程应用性和预测性能。3.基于Transformer的测试性度量模型构建及应用研究考虑融合模型对新研发软件的可测试性预测存在一定局限性,本文对类特征属性进行两两相关性分析,借助自注意力机制构建轻量级的Transformer模型来度量软件的可测试性。对模型进行训练,与融合模型对比分析,Transformer模型的整体性能提升10.82%,且新模型具有更高的稳定性。通过模型的消融实验,验证了Self-Attention层的有效性。同样将新模型应用于上述的“军事仿真平台”和“兵力精算仿真开发系统v2.0”进行工程应用研究,应用结果表明,基于Transformer的软件测试性度量模型可较好地解决融合模型预测效果不稳定的问题,具有更强的可测试性预测能力。

关键词： 人工智能   软件测试   软件自动化测试  

摘要： 人工智能行业飞速发展，各领域科技公司为了占据有利的市场地位，逐渐加强了软件自动化测试系统的设计研究力度，其根本目的是与市场主流软件相互兼容，运用人工智能方式解决传统软件自动化测试系统效率过低等问题。尤其是在新时代背景下，面对飞速发展的社会经济和信息技术，如何充分发挥软件自动化测试技术方法和应用系统的重要价值，是目前科技企业探讨的核心问题。因此，本文在阐述人工智能和软件测试自动化管理的基本概念后，根据软件自动化测试方法及系统应用研究的现实意义，主要分析了以Selenium为核心的Web自动化测试框架设计与实现，并结合操作方法和系统结构进行了验证分析。最终结果显示，基于人工智能模型的软件自动化测试方法和系统应用具有规范性和有效性。

摘要： 在每一款软件产品背后，都有一群努力找BUG（即软件中的缺陷、漏洞、不合理的存在）的测试人。没错，我们就是软件产品的BUG终结者——软件测试工程师，江湖人送外号“程序员的一生之敌”。软件测试是指在规定的条件下对程序进行操作，以发现程序中的漏洞，衡量软件产品的质量，并对其能否满足设计要求进行评估。通俗来说，软件测试工程师就是软件产品质检员。

关键词： 软件测试   测试用例生成   粒子群优化算法   自适应随机测试   代理模型  

摘要： 随着现代软件规模的不断增大和复杂性的逐渐提高,软件测试的难度和复杂度也随之增加。软件测试是确保软件质量的重要手段,也是软件开发生命周期的重要组成部分。然而,手动设计测试用例往往需耗费大量时间和精力。测试用例自动生成技术可以有效地降低软件开发过程中的人力、财力和时间成本。因此,该技术的研究具有非常重要的现实意义。基于搜索的测试用例生成技术,将测试用例生成问题转化为函数优化问题,并使用启发式搜索算法解决此问题。粒子群优化算法具有简单高效、鲁棒性强等优点,已经应用于测试用例生成问题上。然而,粒子群优化算法容易陷入局部最优解,这可能导致生成的测试用例对路径覆盖不全面。此外,粒子群优化算法在面对测试程序的高维搜索空间时,计算成本也相对较高。本文研究的课题是基于粒子群优化算法的测试用例生成技术,围绕该课题,本文的工作如下:(1)针对粒子群后期容易陷入局部最优的问题,本文提出了一种基于自适应随机测试的粒子群优化算法。该算法引入自适应随机测试,在种群陷入局部最优时,根据候选测试用例与已执行测试用例的相似性生成可能跳出局部最优的粒子,提高算法找到全局最优解的概率。实验结果表明所提算法具有更高的搜索精度和全局探索能力。(2)针对算法随程序搜索空间增加,计算成本显著增加的问题,本文提出了基于代理模型的粒子群优化算法。首先利用样本集训练代理模型,然后通过训练好的代理模型对种群进化粒子的适应度进行高效的估计,并选择少量适应度估计值较高的粒子执行程序计算真实的适应度值。进一步,根据适应度估计值和真实值之间的误差更新代理模型。实验结果表明所提方法能够提高测试用例生成效率,同时降低计算时间和成本。(3)上述研究工作基础上,设计并实现了基于搜索算法的测试用例生成原型系统。该系统支持图形化操作实现测试用例生成和结果分析,能方便设置输入参数,提供了良好的接口,易于集成其他搜索算法,进一步提高测试用例生成算法验证的效率。

摘要： 软件是一种由人编写的、无形的且具备逻辑思维的产品，因此不可避免地会存在一些设计缺陷，而软件测试正是检测软件设计中存在的漏洞、提高软件开发质量、避免带来更大损失的重要环节。随着以互联网为核心的信息技术发展速度的不断加快，软件的应用范围也在不断地扩大，立足新的时代背景，研究更加完善的软件测试技术，已成为目前国内外软件开发者努力的方向。由赵亮编著、中国商业出版社出版的《计算机软件测试技术与管理研究》一书，全面系统地介绍了软件测试的基础理论和现有技术，并结合国际先进的软件开发理念，以期探索出更加完善的软件测试技术，该书对于软件开发质量的提高和软件运行安全性的提升具有重要的参考价值。

关键词： 红外辐射   海表热辐射仪   软件设计   软件测试  

摘要： 海洋面积占据了地球的表面积的七成,获取海水表面温度对于海洋交通、军事、环境保护以及气象报告等方面都有着重要的影响。海表热辐射仪利用红外辐射采集海水表面辐射数据,通过对红外辐射信号进行分析并结合大气信息,应用相关温度修正算法获得实时、准确的海水表面温度。本文基于学校导师课题组和合作企业联合自主研制的某款国产化船载海表热辐射仪设备改进研制项目,对原型号产品进行国产化主板硬件和操作系统软件平台升级,在新平台下对海表热辐射仪软件进行重新设计,以提升设备的精度与稳定度,并对软件进行功能测试和性能验证。本文首先对海表温度反演相关知识进行了简要阐述,分析了海水层深度对测温结果的影响与传统海表测温方法和大气环境干扰下的海表测温识别方法的不足。然后说明海表热辐射仪的工作原理,以及影响测量海水表面温度的因素,并基于海表热辐射仪测温误差进行影响因素权重分析。最后对海表热辐射仪的国产化方案进行论述,并完成新海表热辐射仪软件的设计、功能测试和性能验证。海表热辐射仪的国产化方案,主要从主板升级、操作系统升级和软件优化设计三方面进行。主板与操作系统的选型首要标准是国产化,其次是各性能指标综合考虑下要至少不亚于原海表热辐射仪的主板与操作系统。在综合比对与研究市面上的国产主板和操作系统后,将盛博SAM-3612B型号的主板和***53系列处理器更换为格联GLM-HEM-IPM主板和龙芯2K1000工业级处理器,将操作系统红帽(Red Hat)操作系统更换为中标麒麟5.0操作系统。新型号的海表热辐射仪软件参考旧设备的功能需求,对软件进行重新设计并在功能上加以优化实现,通过与BP神经网络相结合对信息处理算法进行了优化改进,同时对数据存储模块和设备故障反馈功能进行了优化设计。在完成软件的优化设计与实现后,对新型海表热辐射仪软件进行功能测试和性能验证,实验结果表明新型海表热辐射仪的测温性能分辨率达到0.1℃、精度在0.5℃以内,标准差也在0.5以内,满足测温误差指标的设计要求且测温结果优于旧型号海表热辐射仪,软件还通过了第三方测试,质量满足要求。

关键词： 区间占用逻辑检查   软件测试   时间自动机   UPPAAL   测试案例  

摘要： 区间占用逻辑检查是我国铁路信号系统中一个典型的安全关键功能,其通过分析列车在区间运行过程中轨道区段的顺序占用和出清关系,判断轨道区段是否发生分路不良的隐患,从而及时地对隐患点进行防护,防止后续列车冒进,对列车的运行安全有着重要影响。区间占用逻辑检查具有SIL 4级的安全需求,一旦失效,可能造成类似甬温线“7.23”重大事故,造成人员伤亡及重大财产损失等严重后果。因此,对区间占用逻辑检查进行全面、严格的系统测试对铁路系统的安全运营具有重要意义。 区间占用逻辑检查具有高安全性、复杂性和实时性等特点,测试案例的全面性对区间占用逻辑检查功能的安全性保障具有重要意义,基于形式化模型的测试案例编制方法在安全关键系统测试中得到了广泛应用。时间自动机是安全关键系统中广泛使用的形式化建模和分析方法,其基于严谨的数学推理,直观地描述、验证安全关键系统逻辑需求及实时性约束。UPPAAL工具提供可视化的方式对时间自动机进行建模、仿真模拟和自动生成测试案例,为基于时间自动机的测试案例编制在实际工程中的应用提供了基础。 本文选择时间自动机作为形式化建模和测试案例编制工具,对区间占用逻辑检查功能编制测试案例,主要包括下几个方面: (1)分析区间占用逻辑检查的发展过程和区间占用逻辑检查功能的研究现状,研究区间占用逻辑检查系统的开发流程、安全性要求和工作原理;详细阐述了时间自动机的语法和语义; (2)分析区间占用逻辑检查的功能逻辑,将区间占用逻辑检查功能逻辑划分为闭塞分区逻辑状态转移和典型场景2个部分;进一步,将划分为模拟环境、逻辑状态转移和典型场景3个建模需求;详细描述了区间占用逻辑检查各个部分的逻辑; (3)以时间自动机建模和验证工具UPPAAL为基础,分别从模拟环境、逻辑状态转移及典型场景3个方面,建立区间占用逻辑检查功能的时间自动机形式化模型,采用模拟仿真器检验时间自动机模型的正确性; (4)采用Yggdrasil,从Query file、Depth search和Single step 3个方面,分别对逻辑状态转移时间自动机模型和典型场景时间自动机模型编制测试案例,统计测试案例对区间占用逻辑检查测试模型的覆盖程度。

关键词： 软件测试   目标检测   实证研究   蜕变测试   测试用例生成  

摘要： 目标检测是深度学习技术的重要应用方向之一。在自动驾驶、安防监控等安全攸关领域中,目标检测网络一旦由于自身质量原因发生故障,就可能会导致生命财产安全的重大损失。因此,目标检测网络的可靠性成为扩大目标检测技术应用范围的重要前提之一。基于深度学习的目标检测网络在体系结构和工作逻辑上相对于传统软件具有截然不同的特征:一方面,目标检测网络的实现代码相对简单但又高度依赖于底层深度学习框架;另一方面,目标检测网络的识别效果高度依赖于高质量的训练数据。因此,目标检测网络的可靠性保障工作与传统软件的可靠性保障工作也存在较大差异。针对目标检测网络的可靠性保障这一研究目标,本硕士论文首先对目标检测网络实现程序中的故障特征开展实证研究,总结故障模式分析根本原因并给出相应建议;在此基础上,进一步对目标检测网络的测试技术开展研究,提出了面向目标检测网络的蜕变测试技术,基于蜕变关系生成测试数据并对测试结果进行判定。本硕士论文的具体研究工作如下:(1)面向目标检测网络的实现程序开展故障特征的实证研究。针对指定的目标检测任务,收集了104名学生提交的101份目标检测程序,从中总结出四个维度的13种常见的故障模式,通过进一步探索总结出导致目标检测网络故障的6种常见根本原因。研究发现,45.81%的故障出现在代码维度,32.26%的故障是由于执行环境不匹配导致,17.74%的故障是目标检测网络所特有的,4.19%的故障是由于数据出错导致。这提示开发者在实现目标检测网络时,应注意深度学习框架的兼容性以及代码规范性等问题。(2)面向目标检测网络开展蜕变测试技术的研究。针对目标检测网络测试中面临的测试数据构造困难、测试结果难以判定等问题,提出一种面向目标检测网络的蜕变测试技术OBMeta。该技术将图片分离提取出前景和背景两部分,利用三种图形变换方法分别针对前景、背景以及图片整体构建多元化的蜕变关系,进而利用蜕变关系在原始测试数据的基础上扩展生成衍生的测试数据以及与衍生测试数据匹配的测试预期结果。为了进一步提高测试数据的质量,OBMeta还利用图像相似度算法对衍生测试数据进行筛选,剔除与真实图像相似度较低的明显不合理的图像数据。(3)为了验证面向目标检测网络的蜕变测试技术的有效性,在使用MS COCO2017数据集训练得到的6种目标检测网络上开展实验。实验结果表明:相较于现有的蜕变测试技术,OBMeta使用更加多元化的蜕变关系,可以使用更低的时间成本构造出更加多样化的测试数据,这些测试数据与现有的蜕变测试技术生成的测试数据相比具有更高的错误检测能力,能够生成更多数量的对抗样本,同时与真实图像具有更高的相似度。进一步,通过使用对抗样本对目标检测网络进行再训练,可以提高目标检测网络的鲁棒性。

关键词： RSA计时攻击任务   标准化技术   软件测试过程   工作流管理系统   软件可靠性增长模型  

摘要： 由于软件需求的变化和系统复杂性的增加,这给保障软件可信性的相关测试过程提出了新挑战。针对软件测试过程中出现的不规范行为而导致软件质量下降的问题,本文探讨一种标准化技术来规范软件测试过程,并将其应用于RSA计时攻击任务的软件测试中,以此提升软件质量。主要完成以下工作:(1)参照国际标准ISO/IEC/IEEE 29119和国家标准GB/T 38634等软件测试领域的标准文档,本文提出了一种软件测试标准化过程管理方法。依据多层测试过程模型中定义的软件测试通用过程,面向RSA计时攻击任务设计了相关测试过程的业务流程建模与标注(Business Process Modeling Notation,BPMN)模型。同时,注重将软件测试领域的标准体系与实际测试流程相结合,合理地制定了测试工作的约束规范以保障软件测试的标准化执行。(2)将软件测试过程的BPMN模型作为指南,基于工作流技术构建了软件测试标准化过程管理系统。该系统实现了对软件测试过程和可靠性分析过程的规范化管理,便于不同角色的测试人员之间相互协作,有效提升了测试效率和测试质量。(3)在数值实验方面,分别统计了基于不同平台的RSA计时攻击程序和用于管理RSA计时攻击流程的工作流验证系统所产生的故障检测时域数据集。然后,利用具有相应假设条件、参数信息和可靠性预测方法的多种异构软件可靠性增长模型(Software Reliability Growth Models,SRGMs)对软件产品的可靠性进行分析与评测。进而,根据模型评价指标比较多种SRGMs的拟合能力和预测性能,有助于测试人员从模型评价结果中选择更优的SRGM用于可靠性分析。

关键词： 软件测试   测试用例优化   语义模型   蚁群算法   历史执行信息  

摘要： 测试用例作为软件测试的核心,能够科学管理并组织软件测试活动。在当前持续集成的背景下,测试环节对于测试用例提出了更高的要求,领域内研究人员提出了很多有价值的测试用例优化技术。但是这些方法大多笼统地对测试用例进行聚类区分或者顺序调整,没有充分分析测试用例信息和测试场景需求,不能兼顾测试的针对性和有效性。本文在深入学习并分析了现有测试用例优化方法的基础上,结合测试用例标题的文本信息和回归周期生成的历史执行信息,提出了一种新的测试用例选择和排序方法,能够同时实现静态信息挖掘和动态信息搜索,提高了软件测试的效率和质量,主要的研究内容如下:(1)为了能够缩减时间和资源开销,实现准确性高、针对性强的测试用例优化,本文提出了一种基于语义模型的静态测试用例选择方法——SSM。SSM通过语义模型提取每个用例的主题,利用双向最大匹配方法对测试用例标题进行规则分词,为了避免新兴词汇的划分失误,接着采用CRF的统计模型进行二次分词和词性标注,从中提取名词词序列,最后计算用例间基于Jaccard的相似程度,选择出满足测试需求的测试用例。既避免了文本主题聚类方法中人为设置参数带来结果偏差,又极大地提高了测试的有效性和精确性。(2)在此基础上,本文提出了一种基于历史执行信息动态搜索的测试用例排序方法——DSHEI,进一步提高测试效率和缺陷检测能力。DSHEI深入分析历次回归周期的执行信息,提出了一种影响因子HEI,该影响因子能够评价出每一个测试用例在下一轮回归测试中的缺陷检测能力和运行开销;在得到测试用例集中所有用例的影响因子HEI后,实现优化动态搜索策略,将该因子作为蚁群算法的信息素更新规则,从而找到检错能力更强、测试成本更低的测试用例序列。为了验证SSM和DSHEI的有效性,本文对多个真实、丰富的测试用例数据集和企业实际测试的用例数据集进行了实验,分别与具有代表性的测试用例选择和测试用例排序方法进行对比,SSM和DSHEI均能够有效地选择用例并按照优先级进行排序。