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Fragment-Based Test Generation for Web Apps
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AI
DOI：10.1109/TSE.2022.3171295.png)
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摘要
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基于模型的自动化测试生成提供了一种可行的替代方案，可以替代当前用于web应用程序回归测试的昂贵的手动测试创建。然而，现有的模型推断技术依赖于基于阈值的整页比较来建立状态等效性，这不能可靠地识别现代web应用中的接近重复的网页。因此，现有技术产生用于动态web应用的不充分的模型，以及脆弱的测试预言，使得所生成的回归测试套件无效。我们提出了一种基于模型的测试生成技术FragGen，该技术通过采用基于页面分段的新颖状态抽象来建立状态等效性，从而消除了对阈值的需求。FragGen还使用细粒度的页面片段分析来多样化状态探索并生成可靠的测试预言。我们的评估表明，FragGen通过检测更多近乎重复的内容，推断出更好的web应用程序模型并生成更适合回归测试的测试套件，从而优于现有的整页技术。在86,165个状态对的数据集上，与整页技术相比，FragGen平均检测到123% 个接近重复。FragGen推断的抓取模型平均具有62% 更高的精度和70% 更多的召回率。FragGen还生成可靠的回归测试套件，其中的测试操作在相同版本的web应用程序上具有几乎100% 的成功率，即使执行环境不同也是如此。FragGen生成的测试oracles可以检测网页中98.7% 可见的变化，同时具有很高的鲁棒性，使其适用于回归测试。
Keyword:
Testing
Test pattern generators
Web pages
Uniform resource locators
Load modeling
Analytical models
Visualization
Automatic web app exploration
software testing
state abstraction
test generation
web application model inference
web application crawling
web page
state abstraction and equivalence
web testing
期刊
IF:
5.6
论文数:
2.8K
被引数:
1.1W
机构
引用论文
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