基于循环神经网络的模糊测试用例生成

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-06-19 合作期刊: 《计算机应用研究》

徐鹏 刘嘉勇 林波 孙慧颖 雷斌

摘要： 模糊测试用例的好坏是影响测试效果的重要因素。目前常规的生成方法是随机变异和人工协议分析构造，分别存在变异盲目效率低和构造复杂代价高的问题。针对上述问题提出运用深度学习技术辅助测试用例生成。利用循环神经网络处理字符文本序列的优势，通过样本数据学习训练结构特征，并预测生成符合结构特征的新数据，与随机变异算法结合构造了自动生成模型。通过以LSTM和GRU算法模型对PDF文件输入型测试用例生成和效果评估，生成的测试用例总体优于常规方法有较好的通过率和覆盖率。该方法通过循环神经网络的辅助实现了生成快速高效和构造难度低的优点，达到了生成效果和花费代价的平衡。

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