基于卡诺格覆盖的布尔表达式测试及缺陷诊断理论与方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61872011
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 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:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The correctness and validity of the Boolean expressions lay the foundation of the correctness and robustness of software applications. In the past two decades, several strategies for test case selection have been proposed, such as MAX-A/B, MC/DC, MUMCUT and Minimal-MUMCUT. Although the existing researches on Boolean expression testing have made some valuable results, but in this area there is still a lack of formal model studies about the space distribution of Boolean expression faults, which makes it difficult to establish an effective testing strategy. The project aims at systematical researches on Boolean expressions testing at theoretical, technological and application levels. This project mainly focuses in-depth on three aspects: (1) propose a theoretical framework of Boolean expression testing and the fault diagnosis based on cell covering, where cells mean the cells on Karnaugh-map; (2) put forward a generalized total unimodularity approach to solve the optimization problem of test case selection for Boolean expressions and an approach of fault diagnosis based on duality; (3) propose an assurance-based approach to address complex faults of Boolean expressions to generate higher order mutants for Boolean expressions. The innovative contributions of the proposal include the following:.1. Theoretical framework based on cell covering approach: Establish a topological model for Boolean expressions and faults. Define a cell cover problem and prove to guarantee to detect corresponding Boolean expression faults. On the other hand, given a failure of test case, diagnose what fault occurs to the expression..2. Generalized total unimodularity approach: The optimization model of test case selection requires integer solutions, which implies high computing complexity. The project proposes to transfer the matrix of constraints of the optimal models of certain Boolean expression faults, such that the coefficient matrix meets the property of total unimodularity, to reduce the computation complex. The project will diagnose faults of Boolean expressions based on test results and duality approach..3. Assurance-based approach: The complex types of Boolean expression faults are considered difficult to handle. The project introduces an assurance-based approach to formally characterize the faults that users would address and are willing to pay the corresponding cost in terms of computing time. The approach will be applied to address the complex types of faults, such as EIF(./+) and TRF, such that higher order mutants of Boolean expressions can be generated. The mutants will be used for the evaluations of the test cases generated..In addition, the project will develop an on-line prototype system to support the applications of Boolean expression testing, including generation of minimum test cases, high order mutants, and reports on the test case sizes, time consumptions, and mutant scores.
高效诊断布尔表达式缺陷、保证布尔表达式正确性是保障软件系统质量的重要基础之一。虽然现有的布尔表达式测试研究已经取得了一些有价值的成果,但缺乏对布尔表达式缺陷分布及诊断形式化模型研究,难以确立有效的测试及缺陷诊断策略。本课题旨在理论、技术及应用验证三个层面系统地研究布尔表达式测试及缺陷诊断。研究内容主要包括三个方面:(1)基于卡诺格覆盖的布尔表达式测试及缺陷诊断理论框架;(2)基于广义全单模约束矩阵的布尔表达式测试用例选择及缺陷诊断最优化技术;(3)基于用户质量保证期望模型的布尔表达式高阶变体生成方法。本课题特色与创新:分析布尔表达式缺陷拓扑空间变化规律,提出基于最小卡诺格覆盖测试理论、及诊断缺陷方法;分析最优化算法效率,提出广义全单模判定方法;分析布尔表达式高阶变体特征,提出用户质量保证期望模型。在本课题理论及技术研究的基础上,实现一个在线布尔表达式测试及缺陷诊断原型系统。

结项摘要

布尔表达式可以出现在软件生命周期不同阶段的工件(Work product)中。从早期的软件需求规约,到软件概要设计和详细设计,再到软件代码实现,布尔表达式广泛用于描述不同抽象层次的逻辑约束关系,表示应用领域中各种逻辑条件。高效诊断布尔表达式缺陷、保证布尔表达式正确性是保障软件系统质量的重要基础之一。本课题旨在理论、技术及应用验证三个层面系统地研究布尔表达式测试及缺陷诊断。研究内容主要包括三个方面:(1)基于卡诺格覆盖的布尔表达式测试及缺陷诊断理论框架;(2)基于广义全单模约束矩阵的布尔表达式测试用例选择及缺陷诊断最优化技术;(3)基于用户质量保证期望模型的布尔表达式高阶变体生成方法。..本课研究成果包括 (1)设计了一种基于卡诺格覆盖的布尔表达式测试及缺陷诊断理论框架,包括九种单缺陷和其组合的双项双缺陷和单项双缺陷;(2)基于广义全单模约束矩阵的布尔表达式测试用例选择及缺陷诊断最优化技术,建立基于对偶规划的布尔表达式缺陷诊断模型,分析模型的诊断能力,证明了九种布尔表达式单缺陷诊断的规则,提出了最小搜索域方法,以最小增量测试集确保诊断九种单缺陷;(3)基于用户质量保证期望模型的布尔表达式高阶变体生成方法。布尔表达式测试及缺陷诊断本质上是NP难问题,本课题研究基于用户质量保证期望模型,可以根据用户需求控制高阶变体的生成方法时间复杂度,支持验证布尔表达式测试及缺陷诊断方法。..本课题发表了14篇相关的学术论文,一项授权专利,3项专利处在实质审查中,培养16名硕士毕业生。本课题研究科学意义:(1)分析布尔表达式缺陷拓扑空间变化规律,提出基于最小卡诺格覆盖测试理论、及诊断缺陷方法;(2)分析最优化算法效率,提出广义全单模判定方法; (3)分析布尔表达式高阶变体特征,提出用户质量保证期望模型。在本课题理论及技术研究的基础上,迭代设计并实现一个在线布尔表达式测试及缺陷诊断原型系统。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(8)
专利数量(4)
Repeatedly Coding Inter-Packet Delay for Tracking Down Network Attacks
重复编码数据包间延迟以追踪网络攻击
  • DOI:
    10.23940/ijpe.20.02.p10.265283
  • 发表时间:
    2020-02
  • 期刊:
    International Jurnal of Performance Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lian Yu;Lei Zhang;Cong Tan;Bei Zhao;Chen Zhang
  • 通讯作者:
    Chen Zhang
基于深度学习的 SQL 生成研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    中国科学: 信息科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    梁清源;朱琪豪;孙泽宇;张路;张文杰;熊英飞;梁广泰;郁莲
  • 通讯作者:
    郁莲
面向联盟链分布式预言机技术研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    《信息安全研究》
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郁莲;李泽琛;王思成;叶德鹏;朱岩;唐方方
  • 通讯作者:
    唐方方
State synchronization in process-oriented chaincode
面向过程的链码中的状态同步
  • DOI:
    10.1007/s11704-017-6484-z
  • 发表时间:
    2019-07
  • 期刊:
    Frontiers of Computer Science
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Lian Yu;Wei-Tek Tsai
  • 通讯作者:
    Wei-Tek Tsai
Scheduling and Deploying Distributed Sandboxes for Cyber-Attack Detection
调度和部署分布式沙箱以进行网络攻击检测
  • DOI:
    10.23940/ijpe.20.11.p8.17621770
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    International Jurnal of Performance Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Lian Yu;Lijun Liu;Cong Tan;Bei Zhao;Chen Zhang
  • 通讯作者:
    Chen Zhang

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其他文献

基于区块链的应用系统开发方法研究
  • DOI:
    10.13328/j.cnki.jos.005232
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    软件学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    蔡维德;郁莲;王荣;刘娜;邓恩艳
  • 通讯作者:
    邓恩艳
面向大数据的区块链在清算系统中的应用
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    大数据
  • 影响因子:
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  • 作者:
    蔡维德;郁莲;袁波;邓佑权;李琪;郭斌
  • 通讯作者:
    郭斌

其他文献

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AI项目思路

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郁莲的其他基金

基于互联网协同实时编辑软件的可测性与自动化测试技术研究
  • 批准号:
    60973001
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    29.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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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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