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Validity-Preserving Delta Debugging via Generator Trace Reduction
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AI
DOI：10.1145/3705305.png)
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摘要
En 中文
减少触发错误的测试输入对于高效调试至关重要。差分调试（Delta debugging）是实现这一目的的最流行方法。当测试输入需要符合特定规范时，现有的差分调试实践会遇到有效性问题：它盲目地应用缩减规则，产生大量无效的测试输入，这些输入不满足所需的规范。当规范扩展到超出语法结构时，这种整体有效性和效率的降低现象尤为明显。我们的关键见解是，我们应该利用了解这些规范的输入生成器来生成有效的缩减输入，而不是直接对测试输入进行缩减。在本文中，我们提出了一种基于生成器的差分调试方法，即GReduce，它推导出保持有效性的缩减器。具体来说，给定一个生成器及其执行过程，展示了如何生成触发错误的测试输入，GReduce会在该生成器上搜索其他执行过程，以产生缩减的、有效的测试输入。在五个基准测试（即图、深度学习模型、JavaScript程序、SymPy和代数数据类型）上的评估结果显示，GReduce在有效性和效率方面显著优于基于语法的最先进缩减器，包括Perses和T-PDD，同时也优于QuickCheck、SmartCheck以及基于选择序列的最先进缩减器Hypothesis，证明了GReduce的有效性、高效性和通用性。
Keyword:
delta debugging
generator-based testing
software debugging
期刊
A
IF:
6.2
论文数:
1.2K
被引数:
3.4K
机构
引用论文
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