目标导向的测试数据自动生成方法研究与实现

该论文深入探讨了"覆盖目标的测试数据自动生成方法研究与实现"这一主题，由作者王禹和崔宝江共同完成。两位研究者在中国科技论文在线上发表的研究指出，测试数据生成在软件测试中占据核心地位，尤其对于白盒测试中的路径覆盖测试，由于程序可能包含大量的路径，完全覆盖所有路径既不实际也不必要。传统上，测试人员需关注每个路径的执行情况，但在某些情况下，重点可能是确保程序中特定语句（目标语句）的正确执行。 为了提高效率并解决这一问题，论文提出了一种新的测试数据自动生成方法。这种方法专为覆盖目标设计，旨在生成那些能使程序运行到目标语句的执行路径上的测试数据。它基于二进制程序而非源代码，利用回溯路径的技术来识别所有可到达目标语句的路径，并采用路径引导策略来寻找与这些路径相对应的测试数据。这种技术强调了精确性和有效性，能够自动化地生成针对特定目标的测试数据，从而简化了测试过程，降低了人工介入的需求。 该研究结合了动态执行和符号执行的技术，前者关注程序的实际运行状态，后者则处理抽象的逻辑分析，两者相结合，提高了测试覆盖率的针对性和有效性。论文的关键词包括“测试数据自动生成”，“覆盖目标”，“动态执行”，“符号执行”以及“路径引导”，表明了研究的主要技术路线和焦点。 这篇论文对于软件测试领域的实践者具有重要意义，它不仅提供了一种创新的测试数据生成策略，还展示了如何通过技术手段提高测试效率，减少重复劳动，从而提升软件质量保证的水平。