【摘 要】
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近年来,全球安卓手机用户数量不断增加,庞大的安卓手机用户数量也吸引了海量开发者创造出数量可观的安卓手机应用。如何保证这些安卓应用的质量和可靠性是该领域的一个重要问题。目前主流的基于模型的安卓应用测试方法以基于FSM模型为主。FSM模型能够较好地为应用程序的控制部分建模,但实际的安卓应用中还包含变量以及对变量的操作。仅靠控制流信息建模会产生大量的不可执行测试序列,大大降低测试的效率和可信度。为了解决
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近年来,全球安卓手机用户数量不断增加,庞大的安卓手机用户数量也吸引了海量开发者创造出数量可观的安卓手机应用。如何保证这些安卓应用的质量和可靠性是该领域的一个重要问题。目前主流的基于模型的安卓应用测试方法以基于FSM模型为主。FSM模型能够较好地为应用程序的控制部分建模,但实际的安卓应用中还包含变量以及对变量的操作。仅靠控制流信息建模会产生大量的不可执行测试序列,大大降低测试的效率和可信度。为了解决上述问题,本文提出一种基于EFSM模型的安卓应用测试方法。该方法分为面向安卓应用的EFSM模型构建阶段和基于模型的测试用例生成阶段。在EFSM模型构建阶段,根据安卓应用的GUI特点,先基于不同GUI页面间的结构及属性相似度计算相似状态,然后合并相似状态和迁移,构建初步模型。接着提取程序轨迹中的GUI界面元素输入信息,并对GUI界面元素输入信息进行分类,以此推断模型中迁移前置条件。最后将迁移前置条件归并至初步模型上完善EFSM模型。在测试用例生成阶段,基于EFSM模型,本文以测试序列之间的差异度为指导,使用遗传算法生成能够满足全迁移覆盖准则的有效测试序列集合。然后为集合中每条测试序列生成测试数据并随机插入系统级事件。为评估所提方法的有效性,本文在一个包含93个开源应用程序的公开数据集上进行实验,共检测出了268个“程序崩溃”类型的异常,比Stoat方法多检出了7.6%,表明本文所提安卓应用测试方法是可行且有效的。
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