Search

Šiame dokumente aprašytas darbas susideda iš trijų pagrindinių dalių. Pirmojoje (analizės) dalyje yra apžvelgiamos programinės įrangos kokybės užtikrinimo veiklos – konkrečiai testavimo procesas. Didžiausias dėmesys yra skiriamas automatizuotam testų generavimui. Antrojoje (projektinėje) dalyje aprašomas simboliniu vykdymu grindžiamas mutacinis testų generavimo metodas. Taip pat detalizuojamas jo realizavimas kuriamoje sistemoje – aprašomi statiniai ir dinaminiai vaizdai. Trečiojoje dalyje (tyrimo ir eksperimentinėje) yra analizuojamas sukurtas metodas, vertinamos įvairiausios jo charakteristikos, metrikos ir realizuojami patobulinimai. Šie sistemos priežiūros darbai leido sumažinti ciklomatinį metodų sudėtingumą ir pagreitinti realizuoto testų generavimo metodo veikimą. Aprašytas metodas pasižymi tuo, jog jo pagalba galima sugeneruoti testus aptinkančius programinio kodo mutacijas, o testų generavimui yra naudojamas simbolinis vykdymas, o ne atsitiktinių skaičių generatorius., This work consists of three major parts. The first (analytical) part is the review of software quality assurance activities - specifically the testing process. The main focus is on automated test generation. The second (design) part describes the mutation testing based on symbolic execution test generation method. It also specifies the implementation details of the systems under development - described in the static and dynamic perspectives. The third part (research and experimental) is devoted for analysis of developed method. Here wide range of characteristics and metrics are analyzed. Also, some improvements are implemented. This helped to reduce system’s methods cyclomatic complexity and greatly increased speeds at witch tests generation are performed. The method described is characterized by the fact that it can help generate tests that detect mutations in the software code and symbolic execution is used for test generation, rather than a random number generator.

Programinės įrangos testavimas ir kokybės užtikrinimas yra svarbus programų sistemų inžinerijos kūrimo uždavinys, siekiant sukurti tinkamą naudojimui produktą. Yra daug skirtingų metodikų kuriamai programinei įrangai testuoti, tačiau vieningos sistemos, kuri būtų universali – nėra. Įvairūs tyrimai vykdomi programinės įrangos testavimo srityje duoda skirtingus rezultatus. Testavimo procesas taip pat svarbus ir praktikoje – be jo negali išsiversti nei vienas organizacija susijusi su programinės įrangos kūrimu ir plėtojimu. Šis darbas remiasi modeliu paremto testavimo paradigma ir simboliniu vykdymo metodika. Darbe apžvelgiamos teorinės simbolinio vykdymo galimybės, jo pritaikymas .Net platformoje ir papildomos priemonės, kurios reikalingos įgyvendinti tokią sistemą. Taip pat trumpai pristatomas magistro projektinis darbas, aprašomi sukurti inžinerinio produkto svarbiausi aspektai. Pagal teorinę medžiaga sukurtas simbolinio vykdymo variklis – Symex. Darbe nagrinėjamas praktinis tokio įrankio pritaikymas generuojant vienetų testus iš išeities kodo – eksperimentiškai tiriamos ir lyginamos simbolinio vykdymo ir atsitiktinių įėjimų vienetų testų kūrimo galimybės .Net platformoje., Testing complex safety critical software always was difficult task. Development of automated techniques for error detection is even more difficult. Well known techniques for checking software are model checking static analysis and testing. Symbolic execution is a technique that is being used to improve security, to find bugs, and to help in debugging. A symbolic execution engine is basically an interpreter that figures out how to follow all paths in a program. It is a static code analysis technique. This work presents symbolic execution background, current state, analysis the possibilities of implementation on the .Net framework and platform. The work describes the master project – bug tracking software “Crunchbug” and the tool – Symex (symbolic execution engine) for .Net platform. Symex is white box model based automatic unit test generator and it is evaluated against two other tools – Microsoft Pex and framework that generates unit test inputs random. Detailed experiments made to cover symbolic execution possibilities with proprietary benchmarks and real code from the master project.