GUI程序模糊测试：空转状态实时检测的Bi-Gram方法

"该资源是一篇关于面向模糊测试的GUI程序空转状态实时检测方法的学术论文，由张兴、冯超、雷菁和唐朝京等人发表在《软件学报》2018年第29卷第5期。文章探讨了在Windows环境下，由于无法准确判断GUI软件在模糊测试中进入空转状态的时刻，导致测试效率下降的问题，并提出了一种基于Bi-Gram模型和统计分析的解决方案。" 本文主要研究的是如何在模糊测试中有效地检测GUI（图形用户界面）程序的空转状态，以提高测试效率。模糊测试是一种黑盒测试技术，通过大量随机输入数据来发现软件中的漏洞和错误。然而，在实际测试过程中，当程序进入空转状态时，即程序在等待某些条件满足或无有意义的工作可做时，传统的测试方法往往无法准确识别这种状态，从而浪费了测试时间和资源。 作者们分析了传统程序分析方法在识别空转状态时面临的挑战，并提出了一种创新方法。他们运用自然语言处理技术，结合Bi-Gram模型来处理函数执行轨迹，将程序执行转化为概率特征序列。Bi-Gram模型是一种统计语言模型，用于预测一个词出现后紧随其后的另一个词的概率，这里被用来分析函数执行的顺序和模式。 接下来，通过计算特征序列的方差，他们可以识别出与空转状态相关的特征序列。这种基于方差的特征分离使得空转状态能从一般的程序特征中区分出来。然后，他们进一步提取这些特征，设计出实时检测空转状态的算法。 实验结果显示，该方法在效率和准确性上均优于传统方法，对于GUI程序的模糊测试具有显著提升，能够更好地支持测试需求。论文提供了对典型源码和二进制软件的测试实例，验证了方法的有效性。 关键词涉及的领域包括模糊测试、Bi-Gram模型、GUI程序测试和空转状态测试。按照中国图书馆分类法，该文属于TP311（计算机软件及计算机应用）类别。 这篇论文为GUI程序的模糊测试提供了一种新的、实时的空转状态检测方法，对于提升软件测试效率和质量有着重要的理论和实践价值。