Abstract-Testa program som använder icke-triviala databaser läggs i allt högre grad ut på testcenter för att uppnå lägre kostnader och högre kvalitet. Inte bara olika dataskyddslagar hindrar organisationer från att dela dessa data med testcenter eftersom databaser innehåller känslig information, men också denna situation förvärras av stora data - det är tidskrävande och svårt att anonymisera, distribuera och testa med stora databaser. Att ta bort data slumpmässigt leder ofta till avsevärt försämrade testtäckningar och färre upptäckta fel, vilket minskar kvaliteten på programvara. Vi föreslår en ny metod för att skydda och mInimizing databaser för Software TestIng taSks (PISTIS) som både renar och minimerar en databas som kommer tillsammans med en ansökan. PISTIS använder en viktbaserad dataklusteralgoritm som partitionerar data i databasen med hjälp av information som erhållits med hjälp av programanalys som beskriver hur dessa data används av programmet. För varje kluster beräknas ett centroidobjekt som representerar olika personer eller enheter i klustret, och vi använder associativ regelbrytning för att beräkna och använda begränsningar för att se till att centroidobjekten är representativa för den allmänna populationen av data i klustret. Att göra så också sanitizes information, eftersom dessa centroid objekt ersätter de ursprungliga uppgifterna för att göra det svårt för angripare att sluta känslig information. Således minskar vi en stor databas till några centroid objekt och vi visar i våra experiment med två applikationer att testtäckning håller sig inom ett nära räckhåll till sin ursprungliga nivå.
Testprogram som använder icke-triviala databaser läggs i allt högre grad ut på testcenter för att minska kostnaderna och uppnå högre kvalitet REF.
Sanitizing and Minimizing Databases for Software Application Test Outsourcing
{'venue': '2014 IEEE Seventh International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'journal': '2014 IEEE Seventh International Conference on Software Testing, Verification and Validation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}