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公开(公告)号:CN118573612A
公开(公告)日:2024-08-30
申请号:CN202410474546.4
申请日:2024-04-19
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种网络协议模糊测试变异能量确定方法和装置,在对种子分配变异能量时,考虑种子状态频次,获取种子的对应状态的状态频次,并根据状态频次确定对应的状态的频率状态,频率状态包括高频状态和低频状态,为高频状态的种子分配最少的能量,减少资源的浪费,为低频状态的种子分配更多的能量,实现对低频状态的充分探索。在计算变异能量时,考虑种子被选择次数、种子所属状态的状态评分以及种子所属状态的状态频次,在模糊测试过程中,对种子的变异能量实时计算、灵活调整,避免在每次种子被选择时,分配几乎相同的变异能量,减少资源浪费,提升资源利用率。
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公开(公告)号:CN116010245A
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN202211571967.6
申请日:2022-12-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于变异的测试用例自动生成系统,先对初始测试用例进行解析,然后根据解析得到的用例子节点数据,获取对应的组成结构和字段类型信息,再根据对应的子节点数据类型,应用针对性的具有正确语义的变异操作生成新的测试用例,因此解决了变异操作损坏用例格式无法生成有效用例的问题;与此同时,本发明使用随机化和基于语义的变异,根据数据类型采用对应语义的变异策略,增强生成的测试用例的针对性和有效性,同时通过随机化的变异策略,增强生成的测试用例的差异性和丰富性,同时,采用多种针对XML和JSON格式特点设计的变异策略,最大程度消除不同来源的XML和JSON格式测试用例生成任务的差异性,增强测试用例生成方法的通用性。
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公开(公告)号:CN115904946A
公开(公告)日:2023-04-04
申请号:CN202211365919.1
申请日:2022-10-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于MoMuTUML的测试用例自动生成方法及系统,对原有的功能重叠的变异算子进行删减,并增加3种与原有变异算子功能不重叠的新变异算子,减少了语法等效变异模型的生成,降低了测试用例生成时间成本;通过根据变异模型集合和被测模型生成测试用例,并根据测试用例删除等效变异模型,获取有效变异模型,避免了MoMuTUML中等效变异模型数量过多的问题,提高了测试用例的生成效率;通过基于反馈的变异方法,对有效变异模型对应的变异算子进行评分,构建最优变异算子集合,选择集合中变异算子对被测模型进行变异操作,解决了MoMuTUML变异方法低效的问题,进一步提高测试用例的生成效率。
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公开(公告)号:CN115756477A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211371028.7
申请日:2022-11-03
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F8/41 , G06F8/65 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于多路智能推荐的低代码集成开发系统,通过代码模块仓库子系统对代码模块进行存储,并记录代码模块的质量信息和版本信息以及用户权限信息,降低了系统对业务场景的依赖,提高了系统的可用性和灵活性。通过低代码开发子系统实现对代码模块的修改更新;通过代码模块仓库子系统的多路智能推荐算法为低代码开发子系统检索推荐代码模块,能够对自定义代码模块进行选择性淘汰,实现对代码模块的分层聚类,根据质量水平系数进行代码模块的检索推荐,能够为用户提供更高质量的代码模块。通过自动化过程管理子系统建立过程跟踪与质量保证文档,提高了自定义的代码模块的质量保证,降低引入低代码开发平台带来的过程管理开销。
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