一种基于攻击树的渗透测试模型

借鉴攻击树理论,设计了一种基于攻击树的渗透测试模型,并给出了基于攻击树的渗透测试流程。     

被动测试中网络监测问题

研究了被动测试中如何放置观察者使得放置的数目最少并且能监视整个网络的运行情况．先把该问题归结为图的顶点覆盖问题，它是一个NP完全问题；接着讨论了在网络拓扑是树的特殊情形下带权和不带权顶点覆盖问题的解，并给出了树结构上带权顶点覆盖问题的线性时间算法；然后在已有的一个近似比为2的算法基础上。结合树结构上不带权顶点覆盖问题的算法给出了图的不带权顶点覆盖问题的一个改进算法，最后用实验验证了改进算法能使观察者数目减小20％左右．     

基于Petri网的测试路径选择标准

首先介绍了Petri网在分析系统方面的优点，给出基于Petri网进行测试研究的相关概念，提出了基于Petri网的考虑控制流进行测试的标准，也给出了考虑数据流进行测试的标准．然后通过例子，给出了基于各个标准产生的测试路径，最后给出了结论以及下一步应考虑的问题．     

基于对象模式关系图的测试顺序生成方法

类的测试顺序对于面向对象的集成测试有着重要的作用．在基于对象关系图（ORD）的测试顺序生成方法上,改进了对象关系图,结合设计模式提出了对象模式关系图（OMRD）,并在对象模式关系图的基础上提出了基于对象模式关系图的测试顺序生成方法．基于对象模式关系图的测试顺序生成方法能在一定程度上解决基于对象关系图的测试顺序生成方法所存在的不足．     

应用ORCA结构测试FPGA逻辑单元的方法研究

给出了一种基于BIST技术测试FPGA逻辑单元CLB的方法．利用本文给出的0RCA结构对CLB进行测试，可以尽可能地对CLB中的故障进行完全测试，提高测试效率，减少了测试成本．文章给出了应用这种方法进行测试的配置结构、故障覆盖率和测试中出现的问题及其解决办法．实验结果表明，文中的方法是可行的．     

数字电路测试生成的二元判定图方法

测试是保证电路系统可靠性的重要手段,已成为集成电路设计与生产的一个组成部分,研究了基于二元判定图的数字电路测试生成方法,对布尔函数的表示和操作的二元判定图进行研究,详细讨论了其中的ite算符;给出了基于二元判定图的电路测试生成方法的实现步骤,并用实例进行了说明。     

基于事件交互图树模型的GUI测试技术

针对目前GUI（graphical user interface,图形化用户界面）软件测试存在的复杂性和低效性问题,提出一种事件交互图树模型．将结构操作事件和系统交互事件相分离,建立组件树图和事件交互图模型,给出详细的GUI软件建模方法,并根据该模型设计测试覆盖率标准和测试用例生成方法,最后应用到实际系统中取得良好效果,大大提高了GUI测试的质量和效率．     

系统级故障诊断的测试图生成方法研究

提出了并研究了系统级故障诊断测试图中任意测试图，受限ｔ可诊断系统测试图和ｔ可诊断系统测试图的生成原理及方法，给出了一个典型测试图的生成实例。     

基于结构测试的损伤诊断方法研究

从结构测试的角度论述了结构损伤诊断方法．该方法以结构测试为基础，将测试数据与模型分析结果进行综合分析比较，从中得到结构刚度等参数变化的信息，实现结构的损伤判别与定位定量分析．按测试方式的不同可分为基于静力测试的损伤诊断法、基于振动测试的损伤诊断法以及基于振动和静力综合测试的损伤诊断法．其中基于振动测试的损伤诊断法可进一步分为直接的系统识别方法、损伤指标法和有限元模型修正法．指出了损伤诊断方法的研究现况及存在问题，对今后研究的方向作了展望．     

基于动态测试选择的一致性测试算法

给出一个基于动态测试选择的一致性测试算 在动态测试过程中能获得关于ＩＵＴ更准确的局部判定。     

运用赋值相异生成高效率测试图形

针对传统算法中赋值相异导致测试生成失败的问题，提出新的解决思路，利用赋值相异信息确认故障效应传播路径，以确保每次测试生成成功．与传统方法不同的是，新方法通过对故障传播函数的分析，总结出支配故障传播的规律，即故障传播不仅仅受线确认条件约束，还受敏化路径的拓扑结构的约束，线确认和蕴涵所导致的赋值相异有助于建立敏化正确的故障传播路径．进而提出自湮没和它湮没的概念和分析方法，并发展为运用赋值相异信息来确认故障效应传播路径的方法．新方法可生成精简的、故障覆盖率高的测试图形，并尽可能多地检测多重故障．基于ISCAS85 Benchmark的实验结果表明，新方法的测试数据长度和故障覆盖率均优于Synopsys Tetramax等现有方法．     

TGS 中的一种逻辑电路模型及预处理

讨论了逻辑电路测试生成系统（简称ＴＧＳ）中使用的一种模型数据及预处理方法．用简单的表格描述了电路的网络结构，给出了测试生成所需要的数据．并通过对数据进行预处理，加速了测试生成过程，提高了整个系统的效率     

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…     

数字电路逻辑测试系统中的测试生成

测试生成是数字电路测试的关键问题之一,文章闸述计算机辅助测试系统DCTS-CAT仪中测试图形产生的确定法和部分随机法。研究表明采用的方法满足功能级在线检测要求,测试速度较快,测试的错误覆盖率较高。     

面向总线系统的高层次结构化激励生成算法

为了应对大规模设计中逻辑信号级输入激励空间爆炸的问题,针对总线系统提出了一种高层次结构化激励生成算法和相应的功能覆盖率模型.首先将总线系统抽象成通用有向二分图模型,然后建立相应激励的高层次数学模型,由此提出一种通用的层次化输入激励空间等价类划分算法和对应的高层次功能覆盖率模型,最后基于树的搜索提出了2种结构化激励生成算法.上述方案成功应用于IME-Diamond SoC的总线系统的功能验证中,实际结果表明,相比代码覆盖率,高层次功能覆盖率模型的揭示功能Bug能力更强,而且相对于传统的随机生成,结构化的激励生成能够将覆盖率收敛所需的激励数减少96%.     

一致性验证的结构化激励生成算法

为解决Cache一致性验证中传统随机激励方法的冗余覆盖及覆盖死角等问题,提出了一种高层次结构化激励生成算法和相应的高层次功能覆盖率模型.首先根据实际多核应用场景将冲突访存操作分类成基本同步和复杂同步,并进一步抽象成有向二分图模型,由此提出一种通用的层次化输入空间等价类划分算法和对应的高层次HSPC（Host Slave Pair Coverage）功能覆盖率模型,最后基于树的搜索提出了结构化激励生成算法.上述方案成功应用于IME-Diamond SoC的Cache一致性的功能验证中,实际结果表明,相比传统基于代码的覆盖率,高层次HSPC功能覆盖率模型的揭示功能Bug能力更强,而且相对于传统的随机生成,结构化的激励能够将覆盖率收敛所需的激励数减少96.3%.     

基于区间缩减的自动化打桩方法

为了提高自动化单元测试的覆盖率,提出一种基于区间缩减的自动化打桩方法。该方法首先选择一条目标执行路径,利用路径敏感和变量相关的区间计算技术,计算路径对该路径上所有函数调用的路径约束区间,并利用该约束区间对函数调用的返回值区间进行区间缩减,最后根据缩减后的区间进行桩代码自动生成。该方法已经在单元自动化测试系统(UATS)中实现,对10个开源大型函数进行测试的结果表明:该方式将平均覆盖率由50%提高到81%,对于等价表达式较多的函数,覆盖率提高了10倍,证明该文提出的方式能有效地提高自动化单元测试的覆盖率。     

模拟及混合信号芯片的可测性设计

对现有模拟及混合信号芯片可测性设计方法从测试内容、测试信号传输路径、测试信号产生及检测方式等不同角度进行了分类和分析比较。研究指出，在测试内容方面，基于结构的方法由于可得到较高的故障覆盖率并容易对其进行量化计算，因此被认为是今后发展的主要方向；在测试信号传输路径方面，基于总线的方法具有较易实现标准化的优点；而在测试信号产生及检测方面，内建自测试可大大降低测试所需代价，因此有较大的研究应用前景．统一的低测试代价和高故障覆盖率的模拟及混合信号芯片可测性设计方法的产生对于芯片设计来说将是进一步发展的要求和保障．     

基于一种扩展分层有限状态机模型的测试生成

为了解决分层有限状态机(HFSM)中数据和约束的问题,对扩展分层有限状态机(E-HFSM)给出了定义对其特征进行了分析,对基于其上的模型所面临的测试问题进行了讨论.考虑了在测试中遇到的控制流和数据流问题,针对其中一种模型(父子EHFSM间不存在数据依赖关系),结合现有的方法工具给出了一种一致性测试生成方法.     

基于MC/DC的回归测试数据进化生成

在合理利用已有测试数据形成优势初始种群的前提下采用遗传算法自动生成回归测试数据是软件测试研究的一个热点.本文通过在已有测试数据的基础上依据MC/DC准则演进增补部分用例提升MC/DC覆盖率.首先,通过记录每个已有测试数据覆盖的条件组合确定要增补用例的目标条件组合,其次,根据适应度函数从已有测试数据中筛选出部分数据作为初始种群,再次,根据已筛选的部分初始种群所覆盖的条件组合与目标条件组合确定遗传操作分量,最后,演进并判定提取目标数据.理论与实验表明,该方法可以提高回归测试数据生成效率及代码覆盖率.