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关键词： 深度神经网络   差分测试   可解释性   软件测试  

摘要： 随着深度神经网络(deep neural network, DNN)的迅猛发展,其在某些特定任务上的准确性已可媲美甚至超过人类.然而, DNN与传统软件一样不可避免地存在缺陷,若将带缺陷的DNN模型应用于安全攸关的领域甚至可能引发严重事故,如何有效检测缺陷DNN模型已成为亟需解决的问题.传统的差分测试方法将测试目标在同一测试输入下的输出结果作为差异分析的依据.然而,即使是相同训练程序和数据重复训练的不同DNN模型在同一测试输入下也常会产生不同的输出结果.因此,不能认为模型输出具有差异的两个模型中存在缺陷模型,基于测试对象输出结果的传统差分测试方法难以直接用于DNN模型的缺陷检测.为解决上述问题,提出基于解释分析的DNN模型差分测试方法 IADT (interpretation-analysis-based differential testing),利用解释方法分析DNN模型对于测试输入的行为解释,并使用统计方法分析模型对测试集行为解释的显著性差异来检测缺陷模型.使用真实缺陷模型进行实验的结果表明,解释方法的引入使IADT能有效检测缺陷DNN模型,检测缺陷模型的F1值比DeepCrime高0.8%–6.4%,而所消耗的时间仅为DeepCrime的4.0%–5.4%.

关键词： 软件测试   测试用例复用   TF-IDF   Bert   卷积神经网络模型  

摘要： 针对火炮武器装备软件测试中测试用例设计高成本、低复用性以及低效率的问题，提出基于TF-IDF算法和Bert模型的测试用例复用方法。该方法将火炮武器装备软件测试历史数据规范化管理，抽取原有测试用例进行结构化处理并建立资产库，利用两个模型各自优势从不同维度提取软件测试需求和测试用例的特征信息，包括测试文本中的关键词权重信息和语义特征，通过TI-Bt层将两个特征向量组合生成特征矩阵，并输入至卷积神经网络模型进一步提取文本特征，以此实现测试用例的自动匹配和复用。实验表明，该方法可以有效提取软件测试需求和测试用例的关键特征及语义信息，同时显著提高了测试用例设计效率。

关键词： 正交设计   边界值分析   计算模型   关系表达式  

摘要： 针对光传输计算模型开展软件测试复杂且低效的问题，结合正交设计和边界值分析等技术，研究了一种针对光传输计算模型的测试方法，开发了相应的测试软件。该软件利用数值分析软件提供的GUI模块开发设计。测试方法原理是通过理论推导得到计算模型中的关系表达式，利用测试软件对数据进行处理得到输出参数的值域并判断是否正确，基于边界值分析技术设计关系表达式的输入输出组合，以确定数学表达式的状态数，从而确定光传输计算模型的所有因子及状态数，在开发的测试软件界面输入相应因子的状态数，可以自动设计出正交测试用例。经过测试验证了基于正交设计技术设计出光传输计算模型软件的测试用例，可以提高测试效率。

关键词： 软件验证   GB 25000.51—2016   GJB 5000—2021   软件质量特性   软件测试  

摘要： 对GB/T 25000.51—2016在指导军用软件质量特性测试方面的适当使用进行了研究,提出了一种针对军用软件质量特性需求的验证方法,包括对需求规格说明中质量特性需求的静态审查方法、表单,以及根据业务领域特点制定的组织级或项目级的质量特性需求动态测试作业指导,并对该方法的具体应用策略和应用效果进行了分析。所述方法辅助实施GJB 5000B—2021三级的组织开展软件/系统质量特性相关实践活动,从而实现能力成熟度模型三级中需求开发与管理、验证和确认2个过程域目标。

关键词： 软件测试   可移植操作系统接口   正则表达式   测试脚本   操作系统  

摘要： 针对操作系统的可移植操作系统接口(POSIX)标准接口符合性测试过程,根据1003.1—2017标准和正则表达式,提出了一种POSIX标准接口静态测试方法。首先,基于1003.1—2017标准提取接口信息,形成了POSIX标准的接口信息库;其次,根据接口信息设计正则表达式,由正则表达式匹配接口信息,并通过匹配结果实现自动生成静态测试脚本;然后,在被测操作系统上编译静态测试脚本集合,根据编译输出信息,判断被测操作系统是否提供了符合POSIX标准的函数接口;最后,以某国产嵌入式操作系统为测试对象,选取静态测试脚本并执行测试,根据编译信息可以确定该操作系统提供的POSIX函数接口声明是否符合POSIX标准。

关键词： 模糊测试   软件测试   Android安全   自动化测试  

摘要： Intent是Android应用中最常用的组件间相互通信的载体。然而,如果应用组件对Intent处理不当,极有可能导致应用异常甚至崩溃。以Android应用的各个组件为研究对象,提出了一种通过构造Intent对象来测试Android应用组件间通信健壮性的模糊测试方法。首先分析应用组件的注册文件,提取需要测试的组件及其相关信息。然后,反编译APK源文件,获得目标组件的源代码并提取Intent的附加信息。接着,基于状态压缩批量生成目标组件的Intent测试用例用于自动化测试,并监控目标组件的运行日志来获取其运行状态反馈,据此判断应用组件在响应Intent时是否发生异常。最后,基于相似度匹配的错误日志去重算法,准确地将同一缺陷生成的错误日志归为一类,降低人工分析的工作量。实验表明,所提方法相较于现有前沿研究Hwacha,能够少生成9%的测试用例,多发现14%的程序异常,并通过去重算法显著降低了需要人工研判错误类别的工作量。

关键词： 软件测试   性能调优   分层分析   科学论证   缓存调优  

摘要： 在互联网高速发展的时代背景下,用户数量激增,网络数据量也在持续扩大,传统的系统架构和数据处理方式已经难以与当前稳定、高效的需求相符合。在此背景下,测试软件系统运行性能并分析与调优,保证其稳定运行,成为提升用户体验的关键所在。本文基于此,详细分析在软件研发中性能测试的重要性,介绍性能测试的步骤与方法,并提出基于测试结果优化性能的措施,为系统设计和运维人员提供有益的参考和指导。

关键词： 软件测试   SIL   SOA   汽车软件   测试方法  

摘要： 文章旨在探讨SIL在搭载了面向服务架构SOA汽车软件功能测试中的应用,并重点关注软件在环测试在早期测试阶段的优势,包括对软件缺陷的提前发现和解决,以及搭建SIL台架所能节省的成本等,期望能在实际工程应用中,可以进一步缩短整体软件开发周期,提高软件测试的效率,提升软件品质。

关键词： 软件测试   错误定位程序谱   图注意力网络   可解释模型  

摘要： 软件错误定位技术旨在通过挖掘程序与测试用例执行数据,提升定位准确性;针对SBFL技术过于依赖二进制覆盖信息的问题,提出一种基于图可解释网络的软件错误定位方法,将测试执行转化为图结构,利用图注意网络建模深度挖掘代码片段隐含的信息及其相互关系,并采用强化学习思想对图注意力网络学习后的决策过程进行解释,从而确定关键节点,缩小错误定位范围;实验的场景设立在Defects4j数据集的5个项目进行,并与SBFL及未经过解释的深度学习方法进行了对比;结果显示,基于图可解释网络的定位方法在Top-1、Top-3和Top-5指标上分别提升了7.26%、7.56%和9.96%,EXAM指数也提升了8.98%,显著优于其他方法。

关键词： 软件测试   Web服务   自动化测试框架   需求分析  

摘要： 为弥补传统手动Web服务软件测试周期长、效率低等缺点,设计一种基于框架的Web服务软件自动化测试技术。介绍测评体系结构,设计Web服务自动化测试框架;基于该框架进行综合安全监管系统软件的自动化测试技术应用研究,在软件需求分析的基础上进行测试数据设计,并自动生成测试用例;利用自动化测试框架实现数据驱动脚本自动测试,列出测试用例执行结果并分析软件问题。结果表明,该技术能缩短软件测试周期、提高测试效率和测试覆盖率。