Submitted by Natalia de Souza Gonçalves (natalia.goncalves@ufpe.br) on 2016-09-28T12:33:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) GustavoHPCarvalho_Doutorado_CInUFPE_2016.pdf: 1763137 bytes, checksum: aed7b3ab2f6235757818003678633c9b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T12:33:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) GustavoHPCarvalho_Doutorado_CInUFPE_2016.pdf: 1763137 bytes, checksum: aed7b3ab2f6235757818003678633c9b (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / High trustworthiness levels are usually required when developing critical systems, and model based testing (MBT) techniques play an important role generating test cases from specification models. Concerning critical systems, these models are usually created using formal or semi-formal notations. Moreover, it is also desired to clearly and formally state the conditions necessary to guarantee that an implementation is correct with respect to its specification by means of a conformance relation, which can be used to prove that the test generation strategy is sound. Despite the benefits of MBT, those who are not familiar with the models syntax and semantics may be reluctant to adopt these formalisms. Furthermore, most of these models are not available in the very beginning of the project, when usually natural-language requirements are available. Therefore, the use of MBT is postponed. Here, we propose an MBT strategy for generating test cases from controlled naturallanguage (CNL) requirements: NAT2TEST, which refrains the user from knowing the syntax and semantics of the underlying notations, besides allowing early use of MBT via naturallanguage processing techniques; the formal and semi-formal models internally used by our strategy are automatically generated from the natural-language requirements. Our approach is tailored to data-flow reactive systems: a class of embedded systems whose inputs and outputs are always available as signals. These systems can also have timed-based behaviour, which may be discrete or continuous. The NAT2TEST strategy comprises a number of phases. Initially, the requirements are syntactically analysed according to a CNL we proposed to describe data-flow reactive systems. Then, the requirements informal semantics are characterised based on the case grammar theory. Afterwards, we derive a formal representation of the requirements considering a model of dataflow reactive systems we defined. Finally, this formal model is translated into communicating sequential processes (CSP) to provide means for generating test cases. We prove that our test generation strategy is sound with respect to our timed input-output conformance relation based on CSP: csptio. Besides CSP, we explore the generation of other target notations (SCR and IMR) from which we can generate test cases using commercial tools (T-VEC and RT-Tester, respectively). The whole process is fully automated by the NAT2TEST tool. Our strategy was evaluated considering examples from the literature, the aerospace (Embraer) and the automotive (Mercedes) industry. We analysed performance and the ability to detect defects generated via mutation. In general, our strategy outperformed the considered baseline: random testing. We also compared our strategy with relevant commercial tools. / Testes baseados em modelos (MBT) consiste em criar modelos para especificar o comportamento esperado de sistemas e, a partir destes, gerar testes que verificam se implementações possuem o nível de confiabilidade esperado. No contexto de sistemas críticos, estes modelos são normalmente (semi)formais e deseja-se uma definição precisa das condições necessárias para garantir que uma implementação é correta em relação ao modelo da especificação. Esta definição caracteriza uma relação de conformidade, que pode ser usada para provar que uma estratégia de MBT é consistente (sound). Apesar dos benefícios, aqueles sem familiaridade com a sintaxe e a semântica dos modelos empregados podem relutar em adotar estes formalismos. Aqui, propõe-se uma estratégia de MBT para gerar casos de teste a partir de linguagem natural controlada (CNL). Esta estratégia (NAT2TEST) dispensa a necessidade de conhecer a sintaxe e a semântica das notações formais utilizadas internamente, uma vez que os modelos intermediários são gerados automaticamente a partir de requisitos em linguagem natural. Esta estratégia é apropriada para sistemas reativos baseados em fluxos de dados: uma classe de sistemas embarcados cujas entradas e saídas estão sempre disponíveis como sinais. Estes sistemas também podem ter comportamento dependente do tempo (discreto ou contínuo). Na estratégia NAT2TEST, inicialmente, os requisitos são analisados sintaticamente de acordo com a CNL proposta neste trabalho para descrever sistemas reativos. Em seguida, a semântica informal dos requisitos é caracterizada utilizando a teoria de gramática de casos. Posteriormente, deriva-se uma representação formal dos requisitos considerando um modelo definido neste trabalho para sistemas reativos. Finalmente, este modelo é traduzido em uma especificação em communicating sequential processes (CSP) para permitir a geração de testes. Este trabalho prova que a estratégia de testes proposta é consistente considerando a relação de conformidade temporal baseada em entradas e saídas também definida aqui: csptio. Além de CSP, foi explorada a geração de outras notações formais (SCR e IMR), a partir das quais é possível gerar casos de teste usando ferramentas comerciais (T-VEC e RT-Tester, respectivamente). Todo o processo é automatizado pela ferramenta NAT2TEST. A estratégia NAT2TEST foi avaliada considerando exemplos da literatura, da indústria aeroespacial (Embraer) e da automotiva (Mercedes). Foram analisados o desempenho e a capacidade de detectar defeitos gerados através de operadores de mutação. Em geral, a estratégia NAT2TEST apresentou melhores resultados do que a referência adotada: testes aleatórios. A estratégia NAT2TEST também foi comparada com ferramentas comerciais relevantes.