潘能刚
- 作品数：7 被引量：13H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 随机测试用例的自动化生成和约简被引量：5
- 2011年
- 自动化生成高质量测试用例是软件测试的核心问题.随机测试能快速生成大量测试用例.程序不变量作为程序中保真的属性,能反映程序执行测试用例时的真实情况.本文针对Java语言设计实现了带预设值的随机测试用例自动生成器,并利用不变量提取技术进行约简,实现了高质量测试用例的全自动化生成和约简.实验证明,本文实现的技术有效提高了随机测试的代码覆盖率;测试用例约简效果明显;并能有效揭示程序中的错误.
- 潘能刚曾凡平曹青
- 关键词：软件测试测试用例程序不变量
- 基于环境的Fuzzing测试技术
- 2011年
- 鉴于传统Fuzzing(模糊)测试技术在测试漏洞库中已有漏洞时覆盖率偏低的特点,提出一种基于环境的Fuzzing测试技术.通过提取程序运行所需的操作系统环境、中间件库函数依赖、环境变量等不可信环境因子,构造相应的包含了环境特征的Fuzzing测试用例集.这样的测试用例集合对漏洞库中的已有漏洞表现出了更全面的覆盖,同时还可以有效地发掘未知漏洞.以sftp服务器测试为例,选取Windows平台下的5款sftp服务器软件进行测试,除可以发掘已有漏洞外,还发现了3款软件的3个新漏洞,提交SecurityFocus并通过.
- 张美超曾凡平潘能刚黄玉涵
- 关键词：FUZZING漏洞挖掘
- 基于搜索算法的测试用例优化问题研究被引量：4
- 2011年
- 测试用例优化是软件测试领域的研究热点之一,已有优化算法的评估多以代码覆盖为基础,这并不能完全反应程序的错误状况,高代码覆盖率的测试用例并不一定具有高的揭错能力.本文结合变异测试,从新的角度-———错误覆盖出发,对两种贪心算法、一种启发式算法、及遗传算法的优化效果进行了评估,实验结果表明额外贪心算法优于其它三种算法.该评估结果的置信度更高,为此类算法的评估提供了新的研究思路.
- 黄玉涵曾凡平潘能刚张美超
- 关键词：测试用例优化搜索算法遗传算法
- 基于遗传算法聚类的变异体约简被引量：1
- 2011年
- 对导致变异测试高代价的原因之一——测试过程中容易产生数目庞大的变异体进行了研究,提出基于遗传算法聚类的变异体约简方法。把具有相似特征的变异体置于同一簇中,再从每个簇中随机选择一个作为代表,从而实现变异体的约简。实验表明:1)该方法可在不降低构造出的测试用例集的测试充分度的前提下,约简变异体;2)与K-means算法和凝聚型层次聚类算法相比,该方法能够在自动产生合适的聚类数目的同时,具有更优的约简效果。
- 曾凡平黄玉涵张美超潘能刚
- 关键词：遗传算法聚类技术
- 不变量指导的随机测试用例自动化生成方法
- 本申请书中就软件测试的核心问题——测试用例自动化生成，针对目前一种广泛应用的自动化技术——随机测试方法的缺点，提出了一种结合不变量技术的随机测试改进方法——不变量指导下的随机用例生成方法。主要提出两个新方法——利用提取到...
- 潘能刚曾凡平张美超黄玉涵
- 文献传递
- 不变量指导的随机测试用例生成被引量：3
- 2011年
- 随机测试以其自动化程度高、揭错能力强的优势一直在测试用例的自动化生成领域占据着重要的地位,但其冗余度高、覆盖率低的缺陷限制了它的应用.程序不变量是程序的某个或某些特定的点上保持为真的属性,它可以提供程序运行时的有价值的信息.提出一种不变量指导下的随机测试用例的自动化生成方法.这种方法通过提取程序运行时的动态不变量,指导随机测试用例的生成,并且利用随机生成的无效用例的反馈信息,约简冗余的随机用例空间,增大了选中有效用例的概率.实验结果表明,该方法在保持随机测试的高揭错能力的前提下,可以有效的降低随机测试的冗余度,提高其覆盖率.
- 曾凡平袁园潘能刚邓超强
- 关键词：程序不变量测试用例
- 不变量指导下的测试用例自动化生成技术研究
- 随着计算机在人类生活中占据越来越重要的地位,作为计算机中至关重要的组成部分,软件的质量问题对人的影响也越来越大。软件的错误会造成非常严重的后果,因此,作为发现软件错误,保障软件质量的重要手段,软件测试技术在软件工程和计算...
- 潘能刚
- 关键词：程序不变量自动化测试测试用例生成
- 文献传递
