Abstract-Vi kan aldrig vara säkra på att ett programvarusystem är korrekt bara genom att testa det, men med varje ytterligare framgångsrikt test blir vi mindre osäkra på dess korrekthet. I avsaknad av källkod eller detaljerade specifikationer och modeller genereras eller väljs testerna vanligen slumpmässigt. Men snarare än att slumpmässigt välja tester, skulle det vara att föredra att välja de tester som minskar vår osäkerhet om korrekthet mest. För att styra testgenerering, tillämpar vi det som i maskininlärning kallas "Query Strategy Framework": Vi sluter en beteendemodell av det system som testas och väljer de tester som den inferred modellen är "minst säker" om. Att utföra dessa tester på det system som provas riktar sig således direkt till de delar om vilka provningarna hittills inte har informerat modellen. Vi tillhandahåller en implementering som använder en genetisk programmeringsmotor för modellinferens för att möjliggöra en osäkerhetsprovtagningsteknik som kallas "query by committee", och utvärdera den på åtta ämnessystem från ramen Apache Commons Math och JodaTime. Resultaten visar att testgenerering med hjälp av osäkerhetsprovtagning överträffar konventionell och adaptiv slumpmässig testning.
Walkinshaw och Fraser presenterade test av kommitté, testfallsgenerering med hjälp av osäkerhetsprovtagning REF.
Uncertainty-Driven Black-Box Test Data Generation
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Software Testing, Verification and Validation (ICST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}