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检索条件"机构=Stochastic Estimation and Autonomous Robotics Laboratory"

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排序：

Position paper: Bayesian reasoning for software testing

Position paper: Bayesian reasoning for software testing

引用

FSE/SDP Workshop on the Future of Software Engineering Research, FoSER 2010

作者： Namin, Akbar Siami Sridharan, Mohan Advanced Empirical Software Testing and Analysis Research Group Department of Computer Science Texas Tech University Lubbock TX United States Stochastic Estimation and Autonomous Robotics Laboratory Department of Computer Science Texas Tech University Lubbock TX United States

ISBN: (纸本)9781450304276

Despite significant advances in software testing research, the ability to produce reliable software products for a variety of critical applications remains an open problem. The key challenge has been the fact that each program or soft-ware product is unique, and existing methods are predominantly not capable of adapting to the observations made during program analysis. This paper makes the following claim: Bayesian reasoning methods provide an ideal research paradigm for achieving reliable and effcient software testing and program analysis. A brief overview of some popular Bayesian reasoning methods is provided, along with a justification of why they are applicable to software testing. Furthermore, some practical challenges to the widespread use of Bayesian methods are discussed, along with possible solutions to these challenges. Copyright 2010 ACM.

关键词： Software testing

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Prioritizing Mutation Operators Based on Importance Sampling

Prioritizing Mutation Operators Based on Importance Sampling

引用

International Symposium on Software Reliability Engineering (ISSRE)

作者： Mohan Sridharan Akbar Siami Namin Stochastic Estimation and Autonomous Robotics Laboratory Computer Science Department Texas Tech University Lubbock TX USA Advanced Empirical Software Testing and Analysis Group Computer Science Department Texas Tech University Lubbock TX USA

Mutation testing is a fault-based testing technique for measuring the adequacy of a test suite. Test suites are assigned scores based on their ability to expose synthetic faults (i.e., mutants) generated by a range of well-defined mathematical operators. The test suites can then be augmented to expose the mutants that remain undetected and are not semantically equivalent to the original code. However, the mutation score can be increased superfluously by mutants that are easy to expose. In addition, it is infeasible to examine all the mutants generated by a large set of mutation operators. Existing approaches have therefore focused on determining the sufficient set of mutation operators and the set of equivalent mutants. Instead, this paper proposes a novel Bayesian approach that prioritizes operators whose mutants are likely to remain unexposed by the existing test suites. Probabilistic sampling methods are adapted to iteratively examine a subset of the available mutants and direct focus towards the more informative operators. Experimental results show that the proposed approach identifies more than 90% of the important operators by examining ? 20% of the available mutants, and causes a 6% increase in the importance measure of the selected mutants.

关键词： Testing Monte Carlo methods Entropy Probability distribution Equations Probabilistic logic stochastic processes

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