自动化黑盒边界值检测
软件工程
2022-07-20 v1 信息论
math.IT
摘要
软件系统的输入域通常可划分为若干子域,各子域内输出相似。为保障高质量,在这些子域之间的边界上测试软件至关重要。因此,边界值分析与测试长久以来都是软件测试人员的工具箱组成部分,且通常在早期就教授给学生。然而,尽管有诸多公认益处,针对给定规约或软件片段的边界值分析通常以抽象术语描述,导致测试人员应用方式存在差异。此处我们提出一种自动化黑盒边界值检测方法,以一致的结果支持软件测试人员开展系统性边界值分析。该方法基于一种量化测试输入边界程度的度量:程序导数。通过将其与搜索算法结合,我们寻找并对输入对作为优良边界候选进行排序,即彼此接近但输出相距甚远的输入。我们实现了AutoBVA方法,并在精选的示例程序数据集上评估。结果表明,即便采用简单通用的程序导数变体并结合对输入空间的广泛采样,也能识别出有趣的边界候选。
引用
@article{arxiv.2207.09065,
title = {Automated Black-Box Boundary Value Detection},
author = {Felix Dobslaw and Robert Feldt and Francisco de Oliveira Neto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.09065},
year = {2022}
}