基于测试剖面动态调整的随机测试技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61272164
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0203.软件理论、软件工程与服务
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2016-12-31

项目摘要

This proposal aims to develop a new testing technique-Dynamic Random Testing (DRT). In order to investigate its effect on defect detection and reliability estimation, model on DRT process will be built and testing effectiveness and efficiency should be analyzed. Also the model should also include different factors that affect the effectiveness and efficiency of DRT and experimental validation. By this model an improvement is brought out on the mutual support between software testing and software reliability estimation. Random testing is a testing technique that selects and executes the test cases from a test suite according to a given testing profile. There is no feedback in this process. However, DRT tries to adjust the testing profile online according to the testing history. The main research on DRT includes the following topics: the factors that affect the effectiveness and efficiency of DRT, the behavior of detected defects growth, the behavior of coverage growth , the compare among dynamic random testing, random testing and adaptive testing, a theoretical analysis on optimal testing profile adjusting strategy and the relationship between software testing and reliability assessment.
本项目以一类新的软件测试技术,即本项目申请人最近提出的动态随机测试技术为对象,研究其测试有效性和测试效率的关系及软件可靠性评估的准确程度,通过对测试过程进行建模和分析,研究影响其测试有效性及测试效率的因素,并通过具体软件实验加以验证;另一方面,建立面向软件可靠性评估的最优剖面调整策略,并在此基础上实现软件测试与软件可靠性评估一体化的目标。随机测试根据事先给定的测试剖面(概率分布)从测试用例库中选取测试用例,在测试过程中不改变测试剖面。与随机测试不同,动态随机测试在测试过程中根据测试结果动态地调整测试剖面。主要研究内容包括:影响动态随机测试技术测试有效性和效率的不同因素,软件检测缺陷数目增长的规律,测试覆盖率增长规律,动态随机测试技术与常用测试技术的比较以及最优测试剖面调整策略的理论刻画,软件测试与软件可靠性评估一体化等。

结项摘要

本项目以一类新的软件测试技术-动态随机测试技术为研究对象,研究其测试有效性和测试效率的关系。通过对测试过程进行建模和分析,研究影响其测试有效性及测试效率的因素,并通过具体软件实验加以验证;另一方面,建立面向软件可靠性评估的最优剖面调整策略,并在此基础上实现软件测试与软件可靠性评估一体化的目标。随机测试根据实验给定的测试剖面(概率分布)从测试用例库中选取测试用例,在测试过程中不改变测试剖面。与随机测试不同,动态随机测试在测试过程中根据测试结果动态地调整测试剖面。在本项目的研究中,我们对影响动态随机测试技术有效性和效率的因素进行了分析;对动态随机测试中最优测试剖面的调整策略进行理论分析,提出多种动态随机测试的改进方法,以进一步提高其测试效率;对动态随机测试过程中软件缺陷数目增长规律、测试覆盖率增长规律等进行了研究;将动态随机测试技术与常用测试技术进行比较,并通过实验验证动态随机测试的性能。此外,本项目还进行了一系列的软件测试相关领域的研究,包括自适应测试研究,GUI测试研究,SOA研究,以及软件老化及再生策略的研究等。本项目完成了预期任务。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(0)
Enhancing software reliability estimates using modified adaptive testing
使用修改后的自适应测试增强软件可靠性评估
  • DOI:
    10.1016/j.infsof.2012.08.012
  • 发表时间:
    2013-02
  • 期刊:
    Information and Software Technology
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Jiang, Chang-Hai;Cai, Kai-Yuan;Wong, W. Eric;Mathur, Aditya P
  • 通讯作者:
    Mathur, Aditya P
Estimating confidence interval of software reliability with adaptive testing strategy
利用自适应测试策略估计软件可靠性的置信区间
  • DOI:
    10.1016/j.jss.2014.08.004
  • 发表时间:
    2014-11
  • 期刊:
    Journal of Systems and Software
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Lv, Junpeng;Yin, Bei-Bei;Cai, Kai-Yuan
  • 通讯作者:
    Cai, Kai-Yuan
A comprehensive approach to optimal software rejuvenation
优化软件更新的综合方法
  • DOI:
    10.1016/j.peva.2013.05.010
  • 发表时间:
    2013-11
  • 期刊:
    Performance Evaluation
  • 影响因子:
    2.2
  • 作者:
    Ning GaoRong;Kishor S. Trivedi;Rivalino Matias Jr;Cai Kai-Yuan
  • 通讯作者:
    Cai Kai-Yuan
On the Asymptotic Behavior of Adaptive Testing Strategy for Software Reliability Assessment
软件可靠性评估自适应测试策略的渐近行为
  • DOI:
    10.1109/tse.2014.2310194
  • 发表时间:
    2014-04
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Software Engineering
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Lv, Junpeng;Yin, Bei-Bei;Cai, Kai-Yuan
  • 通讯作者:
    Cai, Kai-Yuan
Mutation-oriented test data augmentation for GUI software fault localization
用于 GUI 软件故障定位的面向突变的测试数据增强
  • DOI:
    10.1016/j.infsof.2013.07.004
  • 发表时间:
    2013-12
  • 期刊:
    Information and Software Technology
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Zhongxing Yu;Chenggang Bai;Kai-Yuan Cai
  • 通讯作者:
    Kai-Yuan Cai

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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