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On the Danger of Coverage Directed Test Case Generation
Matt Staats, Gregory Gay, Michael Whalen, Mats Heimdahl
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研究背景 1,自动化测试用例生成 2,生成准则(结构覆盖),评价 3,用结构覆盖指导随机生成比单纯用随机生成的效果要好。
4,生成满足结构覆盖的测试用例集的效果未知。
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研究问题 结构覆盖(分支覆盖,MC\DC覆盖)
测试用例生成方法(counterexample-based test generation,随机测试生成) 评估标准(变异测试,size)
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实验对象
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实验步骤 (1) mutant generation(250个变异)
(2) random and structural test generation 测试用例生成,测试用例集约减 (3) computation of fault finding 两种(output-only,max-oracle)
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实验结果
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结果分析和结论 假设结论 结论 1,使用分支或MC/DC覆盖来辅助随机测试生成比单纯用随机好
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测试工具的不足 当前的测试用具 改进方法: 1,改进工具:比如在生成的时候多生成较长的测试用例。 2,改进已有的覆盖策略,比如用SAT来生成
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Yi Wei Manuel Oriol Bertrand Meyer
Is Coverage a Good Measure of Testing Effectiveness? An Assessment Using Branch Coverage and Random Testing Yi Wei Manuel Oriol Bertrand Meyer
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研究背景 分支覆盖和发现的错误是直接相关的 研究分支覆盖和错误发现之间的关系
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实验的设计 1,程序选择(OO程序里的Contract-Based Unit Testing)
2,自动执行工具(Auto Test Tool) 时间 2520个小时(6*30*14)
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初期的研究
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Predictability of coverage level
前10分钟长的 较快,后面较慢。
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Similarity of coverage
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如果一个 分支没有被 一个测试用 例覆盖到, 其他的测试 用例集也很 大概率覆盖 不到。 用不同的随机 Seed生成的测 试用例集覆盖 差不多。
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Predictability of number of faults
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Similarity of faults
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不同的随机 生成seed对于 Fault影响的效 过比分支要大。
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Correlation between branch coverage and number of faults
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进一步研究和结论 Is branch coverage a good stopping criterion for random testing?(No) Is branch coverage a good measure of the testing effectiveness?(No) What are the unexercised branches?
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Thanks
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