Vi introducerar Sapienz, en strategi för Android-testning som använder multi-objektive sökning-baserad testning för att automatiskt utforska och optimera testsekvenser, minimera längd, samtidigt maximera täckning och feluppenbarelse. Sapienz kombinerar slumpmässig fuzzing, systematisk och sökbaserad prospektering, utnyttjande av sådd och instrumentering på flera nivåer. Sapienz betydligt överträffar (med stor effekt storlek) både den senaste tekniken Dynodroid och det allmänt använda verktyget, Android Monkey, i 7/10 experiment för täckning, 7/10 för feldetektering och 10/10 för felavvisande sekvenslängd. När Sapienz applicerades på de 1000 bästa Google Play-apparna hittade han 558 unika, tidigare okända krascher. Hittills har vi lyckats ta kontakt med utvecklarna av 27 kraschande appar. Av dessa har 14 bekräftat att krascherna orsakas av verkliga fel. Av dessa 14, sex redan har utvecklare-bekräftade korrigeringar.
Till exempel Mao et al. REF har infört ett tillvägagångssätt som kombinerar slumpmässig fuzzing, systematisk och sökbaserad prospektering, utnyttjar sådd och flera nivåer instrumentering tekniker för att utföra multi-objektiv automatiserad testning för Android-appar.
Sapienz: multi-objective automated testing for Android applications
{'venue': 'ISSTA 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}