Bachelorarbeit BCLR-2017-18

Bibliograph.
Daten
Braun, Christoph: Evaluation des Einsatzes von lernfähigen Fuzz-Tests zur automatisierten Generierung von Systemtests.
Universität Stuttgart, Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik, Bachelorarbeit Nr. 18 (2017).
71 Seiten, deutsch.
CR-Klassif.D.1.2 (Automatic Programming)
D.1.5 (Object-oriented Programming)
D.2.1 (Software Engineering Requirements/Specifications)
D.2.4 (Software Engineering Software/Program Verification)
D.2.5 (Software Engineering Testing and Debugging)
E.1 (Data Structures)
F.1.1 (Models of Computation)
Kurzfassung

Automatisierte Systemtests sind die wohl gängigste Methode sinnvoll den Aufwand des Systemtests zu verringern. Die Tests zu schreiben, ist jedoch noch immer mit Aufwand verbunden und die Tests decken in der Regel nur eine Teilmenge der von Nutzern ausgelösten Szenarien ab. Fuzz-Tests sind Tests auf Basis zufällig generierter Eingaben. Sie versprechen bei langer Ausführungszeit mehr Nutzerszenarien bei geringerem Aufwand abzudecken. Um die Ausführungszeit zu verkürzen wird ein lernfähiger Algorithmus evaluiert und mit einem rein zufälligen Algorithmus verglichen. Die Evaluation zeigt, dass in der Theorie ein lernfähiger Algorithmus in der Lage ist, eine hohe Überdeckung der Szenarien zu erreichen.

Volltext und
andere Links
PDF (997875 Bytes)
Abteilung(en)Universität Stuttgart, Institut für Softwaretechnologie, Software Engineering
BetreuerWagner, Prof. Stefan; Ramadani, Jasmin
Eingabedatum28. September 2018
   Publ. Institut   Publ. Informatik