基于配置故障注入的软件反应能力测试与评估

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随着软件规模的不断扩大,软件的配置也变得更加复杂。配置故障已经成为导致软件失效的主要原因之一。然而目前研究工作主要集中在配置故障的自动诊断上,对于软件应对配置故障反应能力的研究仍很欠缺。本课题针对目前研究的不足,对大型开源软件配置进行了大规模调研分析,提出覆盖面全的软件配置项类型分类树,设计实现了基于配置故障注入的软件反应能力测试和评估框架ConfVD。ConfVD通过推断软件配置约束生成配置故障,并注入配置故障到软件系统当中进行测试,根据软件对配置故障的测试结果分析和评估软件系统的反应能力。全文的主要工作分为以下几个方面:1、系统分析了目前广泛应用的八款开源软件Squid、Nginx、Redis、Nagios、Lighttpd(core)、Puppet、SeaFile 和 Vsftpd,总结出了覆盖率达到 96.5%软件系统配置项分类。基于该配置项分类树,本课题提出了值类型软件配置约束与配置文件格式约束,经验证,本课题提出的配置约束条件符合评估使用的软件配置总数的 91%。2、基于本文提出的配置约束,ConfVD实现了配置故障的自动生成技术。通过使用ABNF范式表示配置约束,ConfVD能够根据细粒度的约束产生全面的配置故障,从而得到更丰富的注入结果。同时对于已经生成的配置故障,通过对软件配置的抽象表示,实现了不同软件系统的自动化注入。3、ConfVD实现了对配置故障的自动测试框架,并根据诊断配置故障的能力将软件反应分成了六大类,同时基于自然语言处理的相关技术实现了软件反应的自动分类。通过分析软件反应能力的分布结果,本课题发现15%的软件配置故障引起了软件的不良反应导致配置故障的诊断困难,而其中路径类型的软件配置故障是最难被软件系统诊断的。根据实验结果,本课题还总结了软件配置设计实现过程的实践经验。对比前人工作,由于拥有约束作为指导,ConfVD能够发现三倍于ConffErr的软件配置脆弱性。同时对于前人工作中的简单约束而言,ConfVD使用细粒度约束生成的配置故障能够比前人多发现18.6%的软件配置故障引起的不良反应,使得充分暴露软件应对配置故障时的脆弱性成为可能。
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