一种基于威胁模型的安全测试用例生成框架和工具

近年来,软件系统安全问题正引发越来越多的关注,系统存在的安全威胁容易被攻击者所利用,攻击者通常采用各种攻击技术诸如口令暴力破解、网络钓鱼、SQL注入等对系统进行攻击.威胁建模是一种结构化分析、识别并处理威胁的方法,传统的测试主要集中在测试代码缺陷,处于软件开发后期,不能很好地对接前期威胁建模分析成果以构建安全的软件,业界威胁建模工具缺少进一步生成安全测试的功能.为了应对此问题,提出一种从威胁模型生成安全测试用例的框架,并设计和实现工具原型.为了便于测试,对传统的攻击树模型进行改进,对构建的模型进行规范性检查,从该模型中可以自动生成测试线索.根据攻击节点发生概率对测试线索进行评估,优先检测概率较高的威胁的测试线索.对防御节点进行评估,选择收益性较高的防御方案缓解威胁,以改进系统安全设计.通过为攻击节点设置参数可以将测试线索转换成具体的测试用例.在软件开发早期阶段以威胁建模识别出的威胁作为输入,通过框架和工具可以生成测试,指导后续的安全开发和安全测试设计,将安全技术更好地嵌入到软件设计和开发之中.案例研究部分将该框架和工具运用于极高危风险的安全测试生成,并说明了其有效性.

基于遗传算法与LightGBM融合的测试用例生成方法

随着互联网技术不断发展,各类商务软件功能需求不断增加,且其复杂性逐渐提高,软件的可靠性与安全性受到了越来越多的关注,软件测试是软件质量保障的关键技术。由于现代商务软件产品具有需求变化频繁、版本迭代过快等特点,为其手工编写测试用例会耗费大量人力成本,尤其敏捷开发过程中,回归测试等需要产生大量重复用例。采用机器学习技术,基于遗传算法和LightGBM模型,提出了一个测试用例自动生成模型,创新贡献表现在:①将测试步骤抽象为有向图模型,简化测试用例数据;②采用遗传算法求解有向图可达路径,替代人工生成测试路径;③采用LightGBM模型加快遗传算法收敛速度,实验验证了所提出方法的有效性,满足测试覆盖准则。该模型可减少测试人员工作,加快测试速度,对提升项目质量、加快项目进度具有重要意义。

基于需求的自动化测试用例生成系统设计实现

本文提出了一种基于需求的自动化测试用例生成系统,该系统能够从需求文档、任务书和接口协议中自动提取信息,生成相应的测试用例。系统包括四个模块:测试计划库、测试用例库、测试记录库、软件问题库,均支持Excel格式的导入导出,同时支持上传包含多个Excel文件的ZIP压缩包,实现批量导入。

基于遗传算法的自动化软件测试用例生成研究

在软件开发过程中,自动化测试用例生成对确保软件质量具有重要意义。传统的测试用例生成方法大多依赖人工编写或基于简单规则的自动化工具,存在测试覆盖率不全、生成效率低下等问题,无法满足现代复杂软件系统的需求。遗传算法作为一种模拟生物进化过程的启发式搜索方法,凭借其全局搜索能力和适应性,成为解决复杂优化问题的有效手段。基于遗传算法提出了一种自动化测试用例生成方法,利用个体的选择、交叉和变异操作,实现对测试用例集的优化迭代。实验结果表明,提出的方法在代码覆盖率、生成时间和资源利用率方面均显著优于传统规则生成和随机测试方法,有效提高了测试的覆盖范围和执行效率,为软件测试的自动化和智能化提供了新思路和支持。

Web应用测试用例生成研究

随着Internet的高速发展,Web应用成为软件的主流之一,Web应用程序也变得越来越复杂,从多方面着手提高Web应用的质量是Web应用开发者的必然选择。Web应用测试是保证Web应用程序质量的重要手段,测试的核心工作是生成测试用例。把现有的Web测试用例生成方法归结为4类:Capture/Replay方法、HTML分析法、源代码分析法、User-Session分析法,随后对这4类方法进行详细讨论,并归纳出这4类方法生成测试用例的一般步骤。最后总结了这4种方法的优缺点,从方法实现的难易程度、覆盖率等方面比较了它们的性能。

基于模式组合的粒子群优化测试用例生成方法

适应度函数的设计在基于搜索的测试用例生成技术中占据重要的位置,然而在某些特殊的程序中,如存在嵌套、非结构性跳转或因return,break等语句跳出循环的程序,已有的适应度函数无法评价到所有的分支.目前的方法是修改程序的源代码,以使每个分支得到评价.但修改源代码不但可能影响程序的原有结构、引入错误,而且很难实现自动化.针对这一问题,提出一种基于模式组合的粒子群优化测试用例生成方法.首先,将分支条件定义为"模式",即,一类具有相同特征且能提高适应度值的个体集合,并改变其分支函数的插桩方式,可解决分支条件不完全评价的问题;然后,设计一种新的交叉算子,寻找到所有使模式的分支函数值最小的个体,将这些个体中含有模式的部分通过交叉算子组合到一个个体上,既可防止模式在进化过程中被破坏,又可因多种模式的组合而提高个体的适应度值;最后,使用局部搜索策略对种群中的最优个体进行搜索,提高粒子群优化算法的局部搜索精度,进一步提高测试用例生成效率.为了评价该方法的有效性,基于一组基准程序和开源程序进行实验.实验结果表明:对于含有模式的程序,该测试用例生成方法与已有方法相比,在覆盖率和平均进化代数上均有明显优势.

一个基于UML协作图的集成测试用例生成方法

UML协作图描述了系统的一个协作过程中参与对象之间的结构关系和交互行为 ,确认它们是否被正确实现是集成测试的工作 .本文提出了一个基于UML协作图生成集成测试用例的方法 ,将表示设计的协作图作为测试模型 ,首先通过遍历每条消息的直接后继识别协作图中的表示用例实现的所有可能的场景路径 ,然后在遍历每条场景路径的过程中获取相应协作执行的路径条件、参数变量和预期方法调用序列 ,最后使用范畴 划分方法确定场景路径上的输入、输出、环境条件的合理组合作为覆盖该场景路径的测试用例 ,用于测试一个协作场景路径上的交互行为 .该方法 ,集成了白盒方法和黑盒方法 ,在覆盖所有的测试需求的前提下 ,生成的测试用例较少 .

基于One-test-at-a-time策略的可变力度组合测试用例生成方法

组合测试可以有效地检测软件系统中由各个因素间交互作用所引发的软件故障.但传统的组合测试方法对系统中各因素之间的实际交互关系考虑不足,难以有效处理交互力度不统一的情况,进而可能导致测试用例的冗余和检错能力的降低.针对该问题,应在充分考虑因素间实际交互关系的基础上,使用可变力度组合测试方法,从而实现对于因素间实际交互关系的覆盖.为此,文中针对一种新的可变力度组合测试模型,提出了两种基于one-test-at-a-time策略的可变力度组合测试用例集生成算法.实验表明,相对于已有的具备类似功能的测试用例生成算法和工具,文中提出的算法在测试用例集规模和算法运行时间上均具备一定优势,并可适用于固定力度组合测试、可变力度组合测试等不同测试模型.

基于UML活动图模型的测试用例生成技术研究

为了设计和生成系统工作流程的测试用例 ,引入测试大纲模型的概念 ,设计出从UML(UnifiedModelingLanguage)活动图模型到测试大纲模型 ,再到测试用例模型的三级转换过程和一组消除活动图模型中的非结构化特征、将其转化为模块化的测试大纲模型 ,以及把并发子过程实例化为一组典型测试场景的基本规则 .还研究了针对每一个输入操作 ,选择基本输入数据集 ,并将其赋予测试大纲模型之上 ,从而构造测试用例模型的方法 ,以及最终基于测试用例模型生成完备的测试用例集合的方法 .

Web应用前后端融合的遗传算法并行化测试用例生成

Web应用测试用例生成并行化是提升Web应用测试生成效率的一个有效手段.Web应用的前后端分离、事件驱动等特性,导致传统的并行化技术难以直接应用于Web应用的测试用例自动生成中.因此,如何针对Web应用进行并行化测试用例生成,是一项具有挑战性的工作.将种群并行化计算引入到基于遗传算法的Web应用前后端融合的测试用例生成中,通过线程池及调度逻辑设计、多浏览器进程管理及后端覆盖路径获取,实现种群个体在多浏览器上的并行化执行及基于后端路径覆盖的适应度值并行化计算,以更高效地生成Web应用的测试用例.实验结果表明:相对于Web应用的GA串行化测试用例生成方法,所提的并行化测试生成方法能够更充分地利用系统资源,极大地提升Web应用测试用例的生成效率.

基于正交搜索的粒子群优化测试用例生成方法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛的问题,本文提出一种基于正交搜索的粒子群优化测试用例生成方法.首先,利用奇异值分解来预测种群的进化方向,在其正交方向进行搜索,可避免已搜索过的区域,有助于跳出局部最优;然后,对粒子速度项进行改进,使其与正交方向保持一致,保证种群可持续受到正交方向的影响,有利于减少奇异值分解次数,降低时间消耗;最后,对每代最优个体进行局部搜索,以增强算法局部搜索能力.实验证明,本文方法在覆盖率、运行时间、进化代数等指标上均有优势.

组合测试用例生成技术

组合测试是一种科学有效的软件测试方法,该方法旨在使用较少的测试用例有效地检测软件系统中各个因素以及它们之间的相互作用对系统产生的影响,实践证明其具有较高的错误检测能力。当前组合测试研究的热点之一是组合测试用例生成问题,即如何针对具体待测软件,在满足给定组合覆盖要求的前提下,生成规模尽可能小的测试用例集,以便在保证错误检测能力的前提下尽可能降低测试成本。从N维组合覆盖和变力度组合覆盖等两类不同的组合覆盖标准出发,简要介绍了迄今为止人们在组合测试用例生成领域所取得的研究成果,对现有的组合用例生成方法进行了分类和总结。此外,还对优先级、组合约束、错误定位等条件和应用场景下的组合测试用例生成技术进行了介绍。最后,分析了现有成果中存在的问题,并对该领域未来的研究方向进行了分析和讨论。

基于正交法的软件测试用例生成

在软件测试中,即使对中小规模的软件,要想达到一定的测试覆盖要求,生成的测试用例数目都可能非常惊人。为了尽早地产生高质量的测试数据,将有限的测试资源进行合理的分配,提出了一种基于正交试验设计法(简称正交法)的软件测试用例生成技术。介绍了正交法的基本概念和主要用途,详细阐述了运用正交法进行软件测试用例设计的步骤,最后将其应用于一个简易管理信息系统,结果表明,生成的测试数据数量较少且错误检测能力较高。

基于模型检测工具NuSMV的功能测试用例生成方法

对现今已有的基于模型检测的测试用例生成方法以及覆盖准则进行了研究,在此基础上设计一个基于模型检测工具Nu SMV生成功能测试用例的方法。首先,从被测系统状态图入手,经过抽象映射成Nu SMV支持的模型验证器(SMV)模型;其次,将测试覆盖标准以CTL时序逻辑公式给出,并设计出陷阱性质;最后,利用Nu SMV进行模型检测,自动获得反例集,在去除冗余后,自动生成能够满足变换覆盖和状态覆盖的功能测试用例集。实验结果表明,该方法能够生成满足变换覆盖和状态覆盖的功能测试用例集,与传统方法相比,减少了测试用例生成的工作量,简化了测试用例集。

一种基于改进遗传算法的路径测试用例生成方法

采用遗传算法求解路径覆盖的测试用例生成问题是软件测试自动化的研究热点。针对传统标准遗传方法搜索测试用例易产生早熟收敛和收敛速度较慢的不足,设计了自适应的交叉算子和变异算子,提高了算法的全局寻优能力。基于动态生成算法框架,通过程序静态分析,考虑了分支嵌套深度的影响,结合层接近度和分支距离法,提出一种新的适应度函数。实验结果表明,该算法在面向路径的测试用例生成上优于传统方法,提高了测试效率。

基于接口自动机与符号执行的嵌入式软件测试用例生成

随着嵌入式软件规模、复杂度的持续增长,基于构件的设计技术已在大规模嵌入式系统开发中得到广泛应用.嵌入式构件测试是保证构件质量以及构件间集成构造的重要手段.基于模型的测试是嵌入式软件测试的重要方法,通过基础模型描述系统预期的行为特性,以提供用例生成的基础.文中针对嵌入式软件构件,提出建立构件扩展语义接口自动机模型(Extended Semantic Interface Automata,ESIA),通过对接口自动机模型进行变量、约束条件等扩展,支持构件行为特性的描述与理解.以ESIA为基础模型,提出了基于符号执行的ESIA-Symbolic测试用例生成方法,通过搜索有效的事件/数据序列,设计相关测试用例与测试场景.实验以高速列车车载通信系统软件为例进行建模与测试生成,并在测试覆盖率、效率、有效性等方面与相关测试生成方法进行了对比.

基于免疫遗传算法的构件化软件测试用例生成

提出了一种基于免疫遗传算法(GA)的构件化软件测试用例生成模型(MTCGCBS),介绍了IGA算法的基本思想。通过将IGA算法与传统遗传算法和随机算法在水利构件化软件测试用例生成中的比较,说明了IGA算法的效率明显高于传统遗传算法和随机算法,同时也进一步验证了模型的正确性、可行性。

基于变异分析和集合进化的测试用例生成方法

变异分析能够辅助生成有效的测试用例集,然而,高昂的测试代价,严重影响了这一技术在实际软件测试中的广泛应用.文中基于弱变异分析,研究求解测试用例生成问题的新方法,以高效地生成具有很高缺陷检测能力的测试用例集.该方法首先利用变异前后的语句,构造变异分支,并将所有变异分支集成到原程序,形成新的被测程序;然后,以测试用例集作为决策变量,根据该测试用例集对变异分支的覆盖信息,构造目标函数,建立新的测试用例生成问题的数学模型;最后,采用集合进化优化方法求解上述模型时,设计具有针对性的适应度函数和进化策略,使得一次求解该模型,生成杀死所有变异体的测试用例.将所提方法应用于13个基准和工业程序的测试,并与传统的遗传算法进行了比较.实验结果表明,所提方法能够高效地生成测试用例,且生成的测试用例具有更高的缺陷检测能力.

软件测试用例生成中的前置条件分析

在实践的基础上总结了测试用例生成中的前置条件,进行了分类和参数化,并将研究结果应用于测试用例自动生成工具,生成了软件可靠性测试用例。结果表明对前置条件的研究能够促进测试用例的自动化生成过程。

基于UML状态图的面向对象软件测试用例生成

本文提出了一种基于UML状态图的测试用例生成方法,生成较少但有效的测试用例,便于实现自动化测试。测试用例从状态图中的转换(转换路径)中产生,一个用例代表了一条转换路径。对深度优先算法进行改进后,给出了从UML模型视图的状态图中获得测试用例的算法,该算法从状态图中的初始状态到终止状态进行遍历,可以得到所有的转换路径,根据循环复杂度来得到状态图的基本路径的最大数量,即测试用例的最小数量。