Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5536_1.pdf: 1197982 bytes, checksum: 344557c29e4105a048177410482f40ca (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O processo de desenvolvimento de software está sujeito a inserção de erros diversos cuja presença compromete a qualidade final dos produtos de software. Teste é uma atividade dinâmica e bastante custosa dentro das várias empregadas pela Garantia da Qualidade de Software. O objetivo de teste é demonstrar que um comportamento específico (cenário) de um sistema foi bem (passou no teste) ou mal sucedido (falhou no teste), através de um veredicto. Automação de testes visa tornar o processo mais ágil em atividades repetitivas e menos suscetível a erros humanos. Existem várias abordagens de geração automática de teste, baseadas na representação formal do comportamento do sistema, que empregam diferentes critérios de seleção para os testes. Quando o objetivo do teste é focar na investigação de certas propriedades ou comportamentos importantes do sistema a ser testado, podemos utilizar o critério de seleção denominado propósito de teste (test purposes). CSP (Communicating Sequential Processes) é uma notação formal bastante expressiva, uma álgebra de processos útil para especificar comportamentos de sistemas concorrentes e distribuídos, de hardware e software. Infelizmente, não existe na literatura abordagens para geração de testes diretamente a partir de álgebras de processo como CSP. As abordagens existentes utilizam a representação operacional (sistemas de transições rotuladas LTS) dos processos CSP. O objetivo deste trabalho é introduzir uma estratégia para geração automática de testes consistentes (sound), elaborada inteiramente a partir da semântica denotacional de CSP (notação de processos e modelos semânticos). É definida uma teoria de testes baseada na Teoria de Testes de Tretmans. Um ponto comum entre estas teorias é que o conjunto de ações de entrada e saída para especificações (alfabetos), implementações e testes são separados, de forma a definir com precisão os veredictos para execução dos testes e a relação de conformidade entre implementação e especificação. Adicionalmente, uma relação de conformidade denotada cspioco é introduzida em termos de refinamentos de processos para determinar se o processo que representa a implementação a ser testada está coerente com o comportamento do processo da especificação. É apresentada, ainda, a estrutura e a utilização de uma ferramenta implementada com o propósito de avaliar esta abordagem dentro do ambiente de teste de um projeto de pesquisa que envolve uma cooperação entre o CIn-UFPE e a Motorola Industrial Limitada. Alguns experimentos práticos foram realizados neste contexto

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-30T18:41:36Z No. of bitstreams: 1 INDY PAULA SOARES CORDEIRO E SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 1399246 bytes, checksum: ca2d8bfa9c9492d9d2d97a1485afad82 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-30T18:41:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 INDY PAULA SOARES CORDEIRO E SILVA – DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2018.pdf: 1399246 bytes, checksum: ca2d8bfa9c9492d9d2d97a1485afad82 (MD5) Previous issue date: 2018-02-22 / Capes / Refatoramentos normalmente exigem testes de regress˜ao para verificar se as mudanc¸as aplicadas ao c´odigo, preservaram o comportamento original do mesmo. Geralmente, ´e dif´ıcil definir um conjunto de testes que seja efetivo para esta tarefa, uma vez que o refatoramento n˜ao ´e frequentemente aplicado em etapas isoladas. Al´em disso, as edic¸ ˜oes de refatoramento podem ser combinadas com outras edic¸ ˜oes no c´odigo. Nesse sentido, a gerac¸ ˜ao de casos de teste pode contribuir para essa tarefa, analisando sistematicamente o c´odigo e fornecendo uma ampla gama de casos de teste que abordam diferentes construc¸ ˜oes. No entanto, uma s´erie de estudos apresentados na literatura mostram que as ferramentas atuais ainda n˜ao s˜ao eficazes com relac¸ ˜ao `a detecc¸ ˜ao de faltas, particularmente faltas de refatoramento. Com base nisto, apresentamos dois estudos emp´ıricos que aplicaram as ferramentas Randoop e Evosuite para gerar suites de testes de regress˜ao, com foco na edic¸ ˜ao de refatoramento do tipo extract method. Com base nos resultados dos estudos, identificamos fatores que podem influenciar o desempenho das ferramentas para efetivamente testar a edic¸ ˜ao. Para validar nossos achados, apresentamos um conjunto de modelos de regress˜ao que associam a presenc¸a desses fatores `a capacidade do conjunto de testes, de detectar faltas relacionadas `a edic¸ ˜ao de refatoramento. E por fim, apresentamos a REFANALYZER, que ´e uma ferramenta que objetiva ajudar os desenvolvedores a decidir quando confiar em suites geradas automaticamente, para validar refatoramento do tipo extract method. / Refactoring typically require regression testers to verify that the changes applied to the code have preserved the original behavior of the code. Generally, it is difficult to define a set of tests that is effective for this task, since refactoring is not the weight applied in isolated steps. Also, since refactoring issues can be combined with other issues, without code. In this sense, a generation of test cases can contribute to this task by systematically analyzing the code and defining a wide range of test cases that address different constructs. However, a number of studies are not available but are not very effective in detecting faults, particularly refactorings. Based on this, we present two empirical studies that have applied as Randoop and Evosuite tools to generate regression test suites, focusing on the edition of refactoring of the extract method type. Based on the results of the studies, we identified factors that can influence the performance of the tools to effectively test the edition. To validate our findings, we present a set of control models that associate a solution with the ability of the set of tests, of spoken faults related to the refactoring edition. And finally, we present a REFANALYZER, which is a tool that is a solution to what needs to be solved when it is automatically managed, to validate refactoring of the extract method type.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Message Sequence Charts (MSC) é uma linguagem gráfica, usada na academia e na indústria, cujo objetivo é descrever o comportamento de componentes de sistemas e seus ambientes. A sintaxe e a semântica de um diagrama MSC padrão são definidos pelo International Telecommunication Union. A motivação para esse trabalho foi originada a partir de esforços para modelar cenários de aplicações de aparelhos móveis com o objetivo de automatizar a geração de testes, no contexto de uma colaboração entre Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco (CIn- UFPE) e a Motorola, no contexto do projeto Brasil Test Center (BTC). Ao modelar algumas destas aplicações que envolvem múltipla sincronização utilizando como linguagem de modelagem, MSC padrão, constatou-se que os diagramas são de difícil entendimento ou com um comportamento diferente do desejado. É proposta neste trabalho uma extensão de MSC com o objetivo de permitir a descrição de mensagens síncronas, que permitem descrever eventos instantâneos (abstraindo-se a duração do tempo real para que a conexão seja estabelecida) e podendo envolver várias instâncias de MSC. Essa extensão é conservativa, no sentido que o comportamento das construções existentes não é afetado pela mesma; além disso, em um mesmo diagrama é possível conter mensagens síncronas e mensagens assíncronas. Foi desenvolvido um algoritmo de transformação, que a partir de um diagrama escrito na notação MSC estendido, gera um diagrama correspondente na notação de MSC padrão. Este algoritmo tem por objetivo permitir a transitividade entre as notações e demonstrar suas equivalências. Este algoritmo de transformação implementa mensagens síncronas como uma seqüência de mensagens assíncronas seguindo um algoritmo particular de handshake. A segunda contribuição desse trabalho é a definição de uma semântica para a notação padrão e estendida de MSC. Essa definição é dada em termos da álgebra de processos CSP (Communicating Sequential Processes). O formalismo introduzido na notação de Message Sequence Charts com CSP permite mostrar a equivalência entre um diagrama na notação de MSC estendido e seu correspondente descrito em MSC padrão, gerado a partir do algoritmo de transformação. Além disso, modelar MSC como um processo descrito na notação CSP permite uma análise sobre seus diagramas, usando um rico conjunto de leis algébricas de CSP, bem como o uso de ferramentas, como FDR2 e o Probe. Finalmente, para validar a estratégia proposta, desenvolveu-se um exemplo que ilustra a utilização da notação estendida de MSC, notação síncrona; a conversão desta notação para a notação padrão e a equivalência entre o MSC estendido e o padrão. Mostramos, ainda, o uso da ferramenta Power Tool Kit(PTK) para geração de casos de teste a partir de diagramas MSC

Produtos de software com diferentes complexidades são criados diariamente através da elicitação de demandas complexas e variadas juntamente a prazos restritos. Enquanto estes surgem, altos níveis de qualidade são esperados para tais, ou seja, enquanto os produtos tornam-se mais complexos, o nível de qualidade pode não ser aceitável enquanto o tempo hábil para testes não acompanha a complexidade. Desta maneira, o teste de software e a geração automática de dados de testes surgem com o intuito de entregar produtos contendo altos níveis de qualidade mediante baixos custos e rápidas atividades de teste. Porém, neste contexto, os profissionais de desenvolvimento dependem das estratégias de geração automáticas de testes e principalmente da seleção da técnica mais adequada para conseguir maior cobertura de código possível, este é um fator importante dados que cada técnica de geração de dados de teste possui particularidades e problemas que fazem seu uso melhor em determinados tipos de software. A partir desde cenário, o presente trabalho propõe a seleção da técnica adequada para cada classe de um software com base em suas características, expressas por meio de métricas de softwares orientados a objetos a partir do algoritmo de classificação Naive Bayes. Foi realizada uma revisão bibliográfica de dois algoritmos de geração, algoritmo de busca aleatório e algoritmo de busca genético, compreendendo assim suas vantagens e desvantagens tanto de implementação como de execução. As métricas CK também foram estudadas com o intuito de compreender como estas podem descrever melhor as características de uma classe. O conhecimento adquirido possibilitou coletar os dados de geração de testes de cada classe como cobertura de código e tempo de geração a partir de cada técnica e também as métricas CK, permitindo assim a análise destes dados em conjunto e por fim execução do algoritmo de classificação. Os resultados desta análise demonstraram que um conjunto reduzido e selecionado das métricas CK é mais eficiente e descreve melhor as características de uma classe se comparado ao uso do conjunto por completo. Os resultados apontam também que as métricas CK não influenciam o tempo de geração dos dados de teste, entretanto, as métricas CK demonstraram correlação moderada e influência na seleção do algoritmo genético, participando assim na sua seleção pelo algoritmo Naive Bayes / Software products with different complexity are created daily through analysis of complex and varied demands together with tight deadlines. While these arise, high levels of quality are expected for such, as products become more complex, the quality level may not be acceptable while the timing for testing does not keep up with complexity. In this way, software testing and automatic generation of test data arise in order to deliver products containing high levels of quality through low cost and rapid test activities. However, in this context, software developers depend on the strategies of automatic generation of tests and especially on the selection of the most adequate technique to obtain greater code coverage possible, this is an important factor given that each technique of data generation of test have peculiarities and problems that make its use better in certain types of software. From this scenario, the present work proposes the selection of the appropriate technique for each class of software based on its characteristics, expressed through object oriented software metrics from the naive bayes classification algorithm. Initially, a literature review of the two generation algorithms was carried out, random search algorithm and genetic search algorithm, thus understanding its advantages and disadvantages in both implementation and execution. The CK metrics have also been studied in order to understand how they can better describe the characteristics of a class. The acquired knowledge allowed to collect the generation data of tests of each class as code coverage and generation time from each technique and also the CK metrics, thus allowing the analysis of these data together and finally execution of the classification algorithm. The results of this analysis demonstrated that a reduced and selected set of metrics is more efficient and better describes the characteristics of a class besides demonstrating that the CK metrics have little or no influence on the generation time of the test data and on the random search algorithm . However, the CK metrics showed a medium correlation and influence in the selection of the genetic algorithm, thus participating in its selection by the algorithm naive bayes

Produtos de software com diferentes complexidades são criados diariamente através da elicitação de demandas complexas e variadas juntamente a prazos restritos. Enquanto estes surgem, altos níveis de qualidade são esperados para tais, ou seja, enquanto os produtos tornam-se mais complexos, o nível de qualidade pode não ser aceitável enquanto o tempo hábil para testes não acompanha a complexidade. Desta maneira, o teste de software e a geração automática de dados de testes surgem com o intuito de entregar produtos contendo altos níveis de qualidade mediante baixos custos e rápidas atividades de teste. Porém, neste contexto, os profissionais de desenvolvimento dependem das estratégias de geração automáticas de testes e principalmente da seleção da técnica mais adequada para conseguir maior cobertura de código possível, este é um fator importante dados que cada técnica de geração de dados de teste possui particularidades e problemas que fazem seu uso melhor em determinados tipos de software. A partir desde cenário, o presente trabalho propõe a seleção da técnica adequada para cada classe de um software com base em suas características, expressas por meio de métricas de softwares orientados a objetos a partir do algoritmo de classificação Naive Bayes. Foi realizada uma revisão bibliográfica de dois algoritmos de geração, algoritmo de busca aleatório e algoritmo de busca genético, compreendendo assim suas vantagens e desvantagens tanto de implementação como de execução. As métricas CK também foram estudadas com o intuito de compreender como estas podem descrever melhor as características de uma classe. O conhecimento adquirido possibilitou coletar os dados de geração de testes de cada classe como cobertura de código e tempo de geração a partir de cada técnica e também as métricas CK, permitindo assim a análise destes dados em conjunto e por fim execução do algoritmo de classificação. Os resultados desta análise demonstraram que um conjunto reduzido e selecionado das métricas CK é mais eficiente e descreve melhor as características de uma classe se comparado ao uso do conjunto por completo. Os resultados apontam também que as métricas CK não influenciam o tempo de geração dos dados de teste, entretanto, as métricas CK demonstraram correlação moderada e influência na seleção do algoritmo genético, participando assim na sua seleção pelo algoritmo Naive Bayes / Software products with different complexity are created daily through analysis of complex and varied demands together with tight deadlines. While these arise, high levels of quality are expected for such, as products become more complex, the quality level may not be acceptable while the timing for testing does not keep up with complexity. In this way, software testing and automatic generation of test data arise in order to deliver products containing high levels of quality through low cost and rapid test activities. However, in this context, software developers depend on the strategies of automatic generation of tests and especially on the selection of the most adequate technique to obtain greater code coverage possible, this is an important factor given that each technique of data generation of test have peculiarities and problems that make its use better in certain types of software. From this scenario, the present work proposes the selection of the appropriate technique for each class of software based on its characteristics, expressed through object oriented software metrics from the naive bayes classification algorithm. Initially, a literature review of the two generation algorithms was carried out, random search algorithm and genetic search algorithm, thus understanding its advantages and disadvantages in both implementation and execution. The CK metrics have also been studied in order to understand how they can better describe the characteristics of a class. The acquired knowledge allowed to collect the generation data of tests of each class as code coverage and generation time from each technique and also the CK metrics, thus allowing the analysis of these data together and finally execution of the classification algorithm. The results of this analysis demonstrated that a reduced and selected set of metrics is more efficient and better describes the characteristics of a class besides demonstrating that the CK metrics have little or no influence on the generation time of the test data and on the random search algorithm . However, the CK metrics showed a medium correlation and influence in the selection of the genetic algorithm, thus participating in its selection by the algorithm naive bayes

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3187_1.pdf: 2434276 bytes, checksum: df6b126c4802eed8524aba0d3cb25af9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Boudox Peres, Glaucia; Cabral Mota, Alexandre. A black-box testing technique for the detection of crashes based on automated test scenarios. 2009. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2009.