CSR --- SMA: Predictive Testing of System Software
CSR --- SMA:系统软件的预测测试
基本信息
- 批准号:0720906
- 负责人:
- 金额:$ 35万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2007
- 资助国家:美国
- 起止时间:2007-09-01 至 2011-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Today's software systems suffer from poor reliability and security,with software errors costing the U.S. economy upwards of $60 billionannually. This situation is likely to get worse, as the complexity ofsoftware systems increases without a matching increase in theeffectiveness of software quality tools and techniques. The situationis particularly challenging for concurrent systems, which posesignificantly higher difficulties for software quality tools, yet arebecoming more widespread with the growing use of multicore machines.Static analysis software-quality tools are very precise but do notscale well to large codes. Testing is easy to use but for goodcoverage requires extensive test suites. We propose to bridge the gapbetween ad hoc testing and static analysis by combining them in a newscalable technique called predictive testing. Predictive testing usesstatic program analysis to maximize the effectiveness of a giventest-suite for finding in the testing stage bugs that could manifestin real production runs. Although predictive testing tools use complexstatic analysis and automated theorem proving techniques internally,all of this complexity is hidden from the user by a testing usagemodel. For this reason, we expect that such tools can be easilyintegrated into existing software engineering processes and will beusable even by unsophisticated developers.
当今的软件系统可靠性和安全性较差,软件错误每年给美国经济造成的损失高达 600 亿美元。 这种情况可能会变得更糟,因为软件系统的复杂性不断增加,而软件质量工具和技术的有效性却没有相应提高。对于并发系统来说,这种情况尤其具有挑战性,它给软件质量工具带来了更高的困难,而且随着多核机器的使用越来越广泛,并发系统变得越来越普遍。静态分析软件质量工具非常精确,但不能很好地扩展到大型代码。 测试很容易使用,但为了获得良好的覆盖率,需要大量的测试套件。 我们建议通过将临时测试和静态分析结合到称为预测测试的可新闻扩展技术中来弥合它们之间的差距。 预测测试使用静态程序分析来最大限度地提高给定测试套件的有效性,以在测试阶段发现可能在实际生产运行中出现的错误。尽管预测测试工具在内部使用复杂的静态分析和自动定理证明技术,但所有这些复杂性都通过测试使用模型向用户隐藏。因此,我们希望这些工具能够轻松集成到现有的软件工程流程中,甚至可以被不熟练的开发人员使用。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
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专利数量(0)
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