ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛІ CBUA БЕЗ НАЯВНОСТІ НЕПОКРИТИХ МУТАНТІВ
DOI:
https://doi.org/10.17721/3041-2323.2024.341-346Ключові слова:
мутаційне тестування, прогнозоване мутаційне тестуванняАнотація
Мутаційне тестування є ефективним інструментом для оцінювання якості тестів, але вимагає значних обчислювальних ресурсів. Оскільки існує дефіцит фреймворків, здатних одночасно підтримувати мутаційний аналіз і фазинг, це обмежує дослідження у заначеному напрямку. Метод прогнозування результатів мутаційного тестування CBUA, що використовує метрику складності Холстеда, дає змогу покращити точність прогнозів, особливо в умовах, коли всі мутанти є тестами, що охоплюють мутанта.
Посилання
Aghamohammadi, A., & Mirian-Hosseinabadi, S.-H. (2020). The threat to the validity of predictive mutation testing: The impact of uncovered mutants. arXiv.
Gopinath, R., Görz, P., & Groce, A. (2022). Mutation analysis: Answering the fuzzing challenge. arXiv.
Vikram, V., Laybourn, I., Li, A. et al. (2023). Guiding greybox fuzzing with mutation testing. ACM, Seattle, WA, USA.
Zhang, P., Li, Y., Ma, W. et al. (2020). CBUA: A probabilistic, predictive, and practical approach for evaluating test suite effectiveness. IEEE Transactions on Software Engineering, 46(1), 1–1.
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
