一种面向持续集成过程的模糊测试方法

技术特征：
1.一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在应用持续集成的项目中，对相邻的两次提交进行差异分析，获取两者的差异信息，并根据差异信息获取变更点，存入变更点集合；步骤2：在构建项目的过程中，根据变更点信息进行数据流分析，获取数据流分析结果；步骤3：利用数据流分析结果进行程序插桩，获得已插桩的被测程序；步骤4：对被测程序进行模糊测试，在测试过程中计算种子测试用例的适应度，并根据适应度为其分配相应的测试资源。2.根据权利要求1所述的一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，步骤1包括：步骤1-1：设定起始状态，输入被测项目p；步骤1-2：对被测项目p中相邻的两次提交进行差异分析，获得变更点集合c＝{c1，c2，...，c
n
}；步骤1-3：输出变更点集合c。3.根据权利要求1所述的一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，步骤2包括：步骤2-1：设置起始状态，输入被测项目p；步骤2-2：判断被测项目p中的语句是否已经遍历完毕，若遍历完毕，跳转至步骤2-6；若没有遍历完毕，跳转至步骤2-3；步骤2-3：访问被测项目p中的下一条语句；步骤2-4：判断当前语句stat是否与变更点相关，若与变更点相关，则跳转至步骤2-5；若与变更点无关，则跳转至步骤2-3；步骤2-5：对当前语句stat进行定义-使用关系分析；如果stat对内存进行了读取，则认为stat对某一变量进行了“使用”操作；如果stat对内存进行了修改，则认为stat对某一变量进行了“定义”操作；stat分析完毕后，跳转至步骤2-2；步骤2-6：输出被测项目p中所有与变更点相关的定义使用关系信息d；步骤2-7：输入步骤1中获得的变更点集合c；步骤2-8：计算各基本块与污点源之间的距离；将变更点集合c中的每个变更点作为污点源，并结合步骤2-6中获得的定义-使用关系信息d进行污点分析，获取各基本块中变量受污染的情况，如果一个基本块中的变量受到了污染，则认为基本块受到了污染；如果一个基本块中的变量没有受到污染，则认为基本块没有受到污染。4.根据权利要求3所述的一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，计算各基本块与污点源之间的距离，具体步骤如下：获取每个污点源所在的基本块，并存入队列ts＝{ts1，ts2，...，ts
n
}，其中，ts
i
表示第i个污点源所在基本块；计算每个基本块与污点源之间的距离，公式如下：式中，bb表示待计算距离的基本块，ts
i
表示第i个污点源所在基本块，shortest(bb，
ts
i
)表示基本块与污点源所在基本块ts
i
之间的最短距离。如果bb被ts
i
污染了，则计算bb与ts
i
之间的最短距离并加1，作为bb与ts
i
之间的距离d(bb，ts
i
)，如果基本块没有被ts
i
污染，则默认bb与ts
i
之间的距离d(bb，ts
i
)为无穷大；根据基本块与每个污点源所在基本块之间的距离，计算基本块的最终距离，有三种策略，如公式(1)-(4)所示：dist
max
(bb，ts)＝max(d(bb，ts
i
))，1≤i≤n&d(bb，t
i
)＜∞
ꢀꢀꢀ
(2)dist
min
(bb，ts)＝min(d(bb，ts
i
))，1≤i≤n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)dist(bb，ts)＝dist
avg
(bb，ts)||dist
max
(bb，ts)||dist
min
(bb，ts)
ꢀꢀ
(4)式中，dist(bb，ts)表示基本块bb与污点源队列ts之间的距离。5.根据权利要求1所述的一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，步骤3包括：步骤3-1：输入各基本块的距离，开始程序插桩；步骤3-2：判断基本块是否已遍历完毕，若已遍历完毕，跳转至步骤3-5；若没有遍历完毕，跳转至步骤3-3；步骤3-3：获取当前访问的基本块的距离，并将距离插入当前基本块中；步骤3-4：获取下一个要访问的基本块，然后跳转至步骤3-2；步骤3-5：输出已经插桩完毕的被测程序。6.根据权利要求1所述的一种面向持续集成过程的模糊测试方法，其特征在于，步骤4包括：步骤4-1：设置初始状态，输入初始种子测试用例；步骤4-2：判断是否已经满足模糊测试停止条件，若已满足，跳转至步骤4-8；若未满足，跳转至步骤4-3；步骤4-3：选择种子测试用例，从种子测试用例队列中选择一个种子测试用例，将其作为父代以产生子代测试用例；步骤4-4：对种子适应度计算，种子测试用例需要根据其适应度为其分配相应的测试资源，种子测试用例s的适应度计算如公式(6)所示：式中，s是种子测试用例，pfuzz(s)是afl等传统模糊测试工具评价s的适应度，ξ(s)是s的执行路径，是s的执行路径中各基本块距离的倒数之和，|ξ(s)|表示s执行路径中基本块的个数；步骤4-5：子代测试用例生成。根据步骤4-4中得到的适应度，为种子分配相应的测试资源，从而生成子代测试用例s
′
；步骤4-6：测试用例执行，将步骤4-5中生成的子代测试用例s
′
发送至已插桩的被测程序中，并监视测试用例的运行情况；
步骤4-7：反馈结果分析，分析子代测试用例s
′
在被测程序中的运行结果，根据运行结果决定将子代测试用例保留或者丢弃，分析结束后，跳转至步骤4-2；步骤4-8：模糊测试已经满足指定的停止条件，停止模糊测试。

技术总结
本发明公开了一种面向持续集成过程的模糊测试方法，涉及软件协同开发领域。本发明包括以下步骤：在应用持续集成的项目中，对相邻的两次提交进行差异分析，获取两者的差异信息，并根据差异信息获取变更点，存入变更点集合；在构建项目的过程中，根据变更点信息进行数据流分析，获取数据流分析结果；利用数据流分析结果进行程序插桩，获得已插桩的被测程序；对被测程序进行模糊测试，在测试过程中计算种子测试用例的适应度，并根据适应度为其分配相应的测试资源。本发明更有针对性地对持续集成过程中产生变更的地方进行测试，减少手动构建测试用例带来的开销。构建测试用例带来的开销。构建测试用例带来的开销。


技术研发人员：张家铭 崔展齐
受保护的技术使用者：北京信息科技大学
技术研发日：2022.07.20
技术公布日：2022/10/18