基于种子变异潜力的模糊测试方法

针对覆盖率导向的模糊测试技术在种子筛选时无法体现种子变异价值的问题,提出基于种子变异潜力的适应度函数计算方法,对距离程序起始块近和后继块多的基本块赋予较高权值,追踪种子覆盖路径附近未被覆盖的基本块信息,结合未被覆盖基本块权值计算种子适应度,筛选适应度高且资源开销小的种子进行下一代变异。将提出的模糊测试技术与AFL(American fuzzy loop)在LAVA-M数据集和真实Linux程序上进行对比实验,结果表明:本文方法在减小资源开销的同时代码覆盖率、漏洞发现速度、漏洞发现数量有明显提高。证明了上述筛选策略的有效性。     

基于汤普森采样的模糊测试用例变异方法

模糊测试是漏洞分析技术中的一项代表性技术,其通过生成一组测试用例来测试程序,并在执行过程中观测异常,从而查找错误或识别安全漏洞. AFL是当前一款主流的开源模糊器,本文在分析AFL的基础上,针对测试用例变异环节的变异操作选择方法进行改进,提出了一种基于汤普森采样的模糊测试用例自动化变异方法,并实现了工具TPSFuzzer,支持对二进制程序进行模糊测试.其主要思想是通过将模糊测试中变异操作选择问题转化为多臂赌博机问题,结合汤普森采样优化算法,在特定程序上自适应地学习变异操作的概率分布;同时将硬件程序追踪机制与AFL相结合,以辅助进行路径信息获取和变异操作选择,从而提高AFL的测试效率和路径覆盖率.本文选取LAVA数据集和两个真实二进制程序作为测试集,通过与PTFuzzer的对比实验分析得出,TPSFuzzer可以产生更高的代码覆盖率和更好的测试效率.     

结合路径标签和数据变异的模糊测试关键数据定位方法

针对现有的二进制程序模糊测试中关键数据定位方法资源消耗大、误报率较高等问题,提出一种结合路径标签和数据变异的模糊测试关键数据定位方法.该方法通过静态分析对二进制程序中的危险操作进行定位;使用动态插桩跟踪程序的执行过程,获取危险操作的路径标签和参数;通过分析输入数据变异前后跟踪结果的异同从而进行关键数据定位.实验结果表明,该方法能够在较低的资源消耗下有效进行关键数据定位,误报率小于0.3%,同时查全率大于70%,精确率大于60%;可用于提高二进制程序模糊测试的漏洞挖掘能力,具有较强的实用价值.     

程序测试数据的生成

研制了为Ｐａｓｃａｌ模块测试生成测试数据的工具，介绍了测试数据成生技术、测试工具的结构及其实现     

基于模糊理论的混沌变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值的缺点,将模糊理论和混沌理论引入粒子群算法,进行模糊混沌变异,增加种群的多样性,以解决粒子群的早熟问题.利用模糊理论对粒子群建模并对处于α-截集中的粒子以概率的方式混沌变异,该概率和混沌变异的步长分别随着隶属度和粒子群迭代的代数的变大而变大,而α是随着平均适应度的减小而增大.数值仿真实验表明该方法能较好解决早熟问题,具有较好的全局搜索能力,提高了计算精度.     

模糊XML关键字查询方法

在实际应用中数据经常存在不确定性和模糊性,因而对模糊XML数据的关键字查询处理成为一种非专业用户的需求.针对模糊XML数据的关键字查询方法进行研究,对模糊XML的关键字查询语义进行分析,提出一种新的模糊XML文档的编码方法 CDewey,该编码方法能够有效地对节点类型进行区分.在此基础上,提出关键字查询算法FIndex Loop,该算法能够准确求解输入关键字的SLCA结果及结果的可能性值,最后通过实验表明此查询方法的有效性.     

基于模糊概念模型的模糊本体构建方法

针对从预先定义的概念层次生成模糊本体这一非常困难的问题,提出利用模糊概念模型来构建模糊本体.基于模糊集理论,对UML概念模型及OWL DL本体进行了模糊扩展,从二者的逻辑基础说明了利用模糊UML类图构建模糊OWL DL本体的可行性,进而研究了从模糊UML类图到模糊OWL DL本体的形式化映射方法,给出了映射规则及公理的创建过程.利用现有的模糊概念模型构建模糊OWL DL本体可以有效降低建立模糊本体的复杂性,同时增强了本体的表达能力.     

面向SCOTEM模型的软件测试数据生成方法研究

如何从UML模型生成测试用例为面向对象软件测试带来了新的挑战.为测试用例提供测试数据是其中的关键环节.Shaukat Ali等人在UML基础上提出SCOTEM模型,但是此模型的测试数据需要人工生成.针对SCOTEM模型进行了改进使其适于灰盒测试,以OCL约束测试数据的生成和运行结果的验证,并提出了一种为基于粒子群算法的改进SCOTEM模型自动生成测试数据的方法.针对不同的覆盖标准,实验证明该方法能够以更高的效率生成高质量的测试数据.     

基于模糊模式识别的成年人体质测试数据评级分析

采用模糊模式识别的方法分折了2005年河北省成年人男女各一个年龄段的体质测试数据,依据数据本身的相关性,通过构造隶属函数评级,评判结果与按照<国民体质测定标准>得出的评级一致率达到70%以上,分析了误判的原因,并指出了方法的适用范围.借助隶属度描述综合评级结果,对<国标>的确定性评级划分给出了补充和修正.     

基于双变异策略差分进化算法的模糊PI参数整定

针对模糊PID控制器参数难以整定的问题,提出一种基于双变异策略协同工作的自适应差分进化算法DSDE。该算法采用随进化代数变化的权重因子,将经由DE/target-to-best/1和DE/rand/2两种变异策略生成的个体加权组合成一个新的变异个体,并采用Z型函数根据迭代次数自动调整变异因子,以适应于不同的进化阶段。将DSDE算法应用于二阶被控对象的模糊PI控制器(FPI)参数整定,MATLAB仿真结果表明,与传统的FPI、DE-FPI和采用自适应变异差分进化算法进行参数整定的AMDE-FPI相比,基于DSDE算法的模糊PI控制器具有更好的控制性能。     

测试用例自动生成中约束求解策略的选择

在软件测试中,构造测试用例是非常重要的一环.传统的测试用例生成方法都由测试人员手动完成,这种生成方式效率低下成本高昂,同时生成的测试用例非常有限,覆盖率较低.首先探讨了通过约束求解的方法,通过分析程序路径中所有的约束表达式,逆推得到测试用例的过程;然后调查了不同类型的C语言工程的待测源码的统计结果,同时针对其特征,引入了不同的约束求解算法策略;最后通过各种策略的组合与配置,给出了一种具有普遍性的测试用例自动生成的约束求解方法.     

一种基于测试序列失败树的动态测试方法

针对传统的测试方法按照静态的顺序执行预先生成的固定测试集，而实际测试范围可能被缩小，同时测试结果受到测试序列间、测试序列内的影响等问题，提出了一种构造测试序列失败树（TSFT）并用其指导动态测试的方法．该方法考虑到了测试序列之间的相关性和已测结果对后续测试的影响，通过TSFT指导测试序列的动态执行，同时还考虑了引导序列和验证序列对测试结果的影响，在避开TSFT的前提下，可在引导序列和验证序列集合中进行搜索和替换，动态地生成新的有效测试序列．实验结果表明，所提方法避免了一些重复测试以及错误转换对正确转换的测试结果的影响，较明显地提高了实际的测试效率和测试覆盖率．     

基于遗传算法的测试数据自动生成研究

分析了遗传算法在测试数据自动生成中的应用,提出了一种新的数据输出的方法,并通过实验,证明了该方法的优越性。     

利用软件故障注入提高软件测试覆盖率

软件测试过程是软件生命周期中提高软件质量的重要阶段，但无论结构测试还是接收测试（AT），都很难测试程序的所有分枝，对于容错软件的异常处理和故障恢复代码的测试尤其困难。使得这些代码中可能包含软件故障，反而成为软件质量的隐患，为此采用程序变异的方法对被测软件进行故障注入，用强制的方法执行被测分支，从而提高软件的测试覆盖率。     

Study on MCM Interconnect Test Generation Based on Ant Algorithm with Mutation Operator

Introduction With rapid development of very large scale in-tegration(VLSI),multi-chip module(MCM)andmulti-layer printed circuit boards(MPCB),inter-connect test technology has become a bottleneckinthe application of these circuits.The high reliabili-ty of MCMis due to that bare integrated circuitchips are welded and interconnected under highdensity and small di mension conditions[1].Testgenerationis one key technologies of MCMinter-connect test,so study on novel method of test gen-eratio…     

基于改进的自适应遗传算法HCGA的测试数据自动生成

针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA. 通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力. 实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.     

基于扩展的EDPN的类的交互测试用例生成技术的研究

针对类交互测试的正交阵列测试系统(OATS)生成测试用例的方法存在类的状态盲目组合而导致测试用例“爆炸”以及受标准正交阵列的影响使得选择的正交阵列不易扩充等问题,扩展了事件驱动的Petri网(EEDPN)模型,提出了类的状态组合的标记关联递推法生成交互路径,得到了扩展的正交阵列测试系统(EOATS)的类交互测试用例的生成方法,优化了OATS,分析了该方法在类的交互测试技术中的覆盖率问题,讨论了其生成扩展的正交阵列表的充分性。