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基于免疫算法的可信测试用例自动生成方法的研究

【摘要】:随着互联网和软件产业的蓬勃发展,五花八门的软件也在悄然渗透到人们生活的方方面面。各类软件层出不穷,在一定程度上极大的丰富和方便了人们的生活。然而,在提供高效便捷的同时,一些恶意软件、恶意插件也混入其中,对用户和开发者造成了很大的困扰。由于缺乏对软件的监管以及对软件的安全性的测试,使得软件安全隐患大大增加,用户隐私泄漏甚至财产受到威胁的事例频发。因此,如何保证软件的可信性已成为软件行业当下亟需解决的问题。软件的可信性是软件的非功能性需求中的重要组成部分。但目前尚未有成熟的可信性测试方法,且因软件本身的平台不同、功能差异、以及测试人员本身知识水平和专业技能的局限等,测试的结果往往不尽如人意。本研究从软件的功能出发,旨在根据软件的功能而非软件本身特性来分类,提出一种行之有效的软件可信性测试方法。本文通过对可信和可信性测试进行深入研究,分析了可信性测试的特点,对传统的测试模型进行优化完善,引入行为声明文件与可信测试用例类库,得出可信性测试模型。然后对可信测试用例生成部分进行进一步设计,通过参数编码结合路径覆盖的思想,运用人工免疫算法设计了可信测试用例自动生成框架;同时提出可信测试用例类库的概念,对类库的设计思路和在可信性测试中的作用进行了详细的讲解,并对可信测试用例的结构进行了设计。最后设计了可信性测试平台,并将整个可信测试用例生成方法作为其中的一个主要的功能模块,并进行了可信测试用例的生成实验,证明了该方法的可行性。通过以上工作,将大幅降低软件测试成本,减轻测试人员的软件测试压力,并且提高可信性测试的完整性,提升软件的安全性。

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