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Proj CMI Paper Reading: Inputs from Hell Learning Input Distributions for Grammar-Based Test Generat

作者:互联网

Abstract

本文:
Task: 基于概率文法生成测试用例
方法:

  1. 3种生成策略
  2. Common inputs: 通过从通⽤输⼊中学习,我们可以创建与样本相似的输⼊;这对
  3. Uncommon inputs:通过反转概率
  4. Failure-inducing inputs: 从过去导致失败的输⼊中学习,为我们提供了具有相似特征的

实验:
测试集:包含3种常见格式:Json, JS, CSS
结果:

  1. Common inputs: 再现了样本诱导出的 96% 的⽅法(?)。相⽐之下,
  2. Uncommon inputs:对于⼏乎所有受试者 (95%),与样本显着不同(???难道不是当然的)
  3. Failure-inducing inputs: 再现了由故障诱导样本触发的所有异常(100%),并发现了新bug

标签:Inputs,Grammar,CMI,inputs,inducing,样本,Uncommon,Failure,Common
来源: https://www.cnblogs.com/xuesu/p/16336340.html