用于选择用来测试程序代码的模糊测试方法的方法和装置与流程

技术特征：
1.一种用于选择用来执行对预先给定的程序代码（pc）的模糊测试的模糊测试方法的计算机实现的方法，所述方法具有如下步骤：
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提供（s2）程序代码指标（pm），所述程序代码指标表征待测试的程序代码（pc）；
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将所述程序代码指标（pm）应用（s3）于基于数据的模糊测试选择模型（13），用来为多种模糊测试方法确定被分配给所述模糊测试方法的性能指标（a），其中所述基于数据的模糊选择模型（13）被训练来针对所述模糊测试方法中的每种模糊测试方法来输出性能指标；
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选择（s4）与所分配的性能指标（a）相对应的一种或多种模糊测试方法；
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根据所选择的所述一种或多种模糊测试方法来执行（s5）模糊测试。2.一种用于对基于数据的模糊测试选择模型进行训练的计算机实现的方法，所述方法具有如下步骤：
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从预先给定的程序代码集中提供（s11）程序代码（bsp）；
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根据预先给定的模糊测试方法，执行（s13）对所述程序代码（bsp）的模糊测试过程；
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为每个程序代码（bsp）的每个被执行的模糊测试过程确定（s14）性能指标；
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为所述程序代码中的每个程序代码确定（s12）一组一个或多个程序代码指标，使得形成训练数据集，所述训练数据集分别针对模糊测试方法和用所述模糊测试方法来测试的程序代码（bsp）将一组所述一个或多个程序代码指标（pm）分配给相对应的性能指标；
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基于所述训练数据集来创建所述基于数据的模糊测试选择模型，使得给一组一个或多个程序代码指标（pm）分配性能指标。3.根据权利要求1或2所述的方法，其中模糊测试方法分别通过所使用的模糊测试软件工具以及尤其是所使用的种子文件和/或所使用的字典和/或如下模糊测试参数或模糊测试工具配置中的一个或多个来表征：可用内存的限制、每个测试用例的超时设置、模糊测试软件工具的模式或启发式选择、语法的使用、模糊测试的测试时间和在其上运行模糊测试软件工具的数据处理平台的至少一个特性，及其配置。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述性能指标基于统计特征来表征所述程序代码并且尤其包括如下参量中的一个或多个或者取决于如下参量中的一个或多个：程序流路径的覆盖率（coverage），尤其是功能覆盖率、程序行覆盖率或路径覆盖率；所执行的程序流路径的数目；找到的不同错误的数目；和平均模糊测试执行时间。5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中所述程序代码指标包括如下指标中的一个或多个：代码行数、圈复杂度、程序流路径的平均数量、单次执行时间、加载时间、函数调用次数、内存访问次数和程序代码大小。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其中所述基于数据的模糊测试选择模型对应于分类模型并且尤其被设计成神经网络。7.一种装置，所述装置被设计用于实施上述方法之一。8.一种具有程序代码装置的计算机程序，所述计算机程序被设立为：当所述计算机程序在数据处理装置上被执行时，实施根据权利要求1至7中任一项所述的方法。9.一种机器可读存储介质，其具有被存储在其上的根据权利要求8所述的计算机程序。

技术总结
本发明涉及一种用于选择用来执行对预先给定的程序代码（PC）的模糊测试的模糊测试方法的计算机实现的方法，该方法具有如下步骤：-提供（S2）程序代码指标（PM），所述程序代码指标表征待测试的程序代码（PC）；-将所述程序代码指标（PM）应用（S3）于基于数据的模糊测试选择模型（13），用来为多种模糊测试方法确定被分配给所述模糊测试方法的性能指标（A），其中所述基于数据的模糊选择模型（13）被训练来针对所述模糊测试方法中的每种模糊测试方法来输出性能指标；-选择（S4）与所分配的性能指标（A）相对应的一种或多种模糊测试方法；-根据所选择的所述一种或多种模糊测试方法来执行（S5）模糊测试。糊测试。糊测试。


技术研发人员：A
受保护的技术使用者：罗伯特
技术研发日：2021.11.03
技术公布日：2022/5/6