自动化、低成本且更新驱动的App测试
软件工程
2021-12-07 v3
摘要
App在我们社会中的普遍作用促使了测试自动化方法的定义，以确保其可靠性。然而，现有最先进的方法往往生成大量测试输入，且方法覆盖率不太可能超过50%。在本文中，我们提出了一种策略，以少得多的测试输入数量实现受更新影响代码的显著更高覆盖率，从而缓解测试预言问题。更具体地，我们提出ATUA，一种基于模型的方法，它通过静态分析综合App模型，集成动态细化的状态抽象函数，并结合互补的测试策略，包括(1)模型结构覆盖、(2)App代码覆盖、(3)随机探索以及(4)通过信息检索识别的依赖覆盖。其基于模型的策略使ATUA能够生成一小部分输入，仅执行受更新影响的代码。反过来，这使得常见的测试预言解决方案更具成本效益，因为它们往往涉及人力。一项针对属于九个流行Android App的72个App版本开展的大规模实证评估表明，在测试App更新时，ATUA比最先进的方法更有效且更省力。
引用
@article{arxiv.2012.02471,
title = {Automated, Cost-effective, and Update-driven App Testing},
author = {Chanh Duc Ngo and Fabrizio Pastore and Lionel Briand},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.02471},
year = {2021}
}