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內容簡介: |
本书主题为基于最弱前置条件计算的软件测试及错误定位分析方法研究。主要包括以下几个方面的内容:
一、首先对基于程序分析的软件测试及错误定位研究的总体情况进行分析。回顾软件测试技术近几十年的发展历程,分析该技术的重要地位、目前的现状及面临的主要困境。分析作为软件质量维护重要环节的软件修复,并进一步细化软件修复的重要步骤,包括直接影响软件修复正确性及有效性的关键步骤——软件错误定位。
二、其次,全面分析介绍与软件测试以及错误定位相关的国内外研究现状。介绍经典程序分析符号执行方法,包括传统符号执行的基本理论思想,符号执行技术的研究发展现状,以及近些年来符号执行技术的主要发展方向以及面临的主要问题及其挑战。介绍软件测试与错误定位相关的国内外研究现状,主要关注基于程序分析技术的软件测试以及错误定位分析方法的发展现状。
三、接着,介绍基于程序执行路径的最弱前置条件计算框架。包括对被测程序语言的介绍及定义,基于执行路径的最弱前置条件计算算法的介绍等方面内容。
四、随后,介绍基于最弱前置条件计算框架的有效软件测试方法。针对基于符号执行技术的测试方法面临的路径爆炸问题,该部分介绍一种有效的基于最弱前置条件计算框架实现的符号执行加速算法,该方法通过有效避免重复遍历相同子路径的方法加速符号执行,缓解该技术面临的路径爆炸问题。
五、随后,介绍基于最弱前置条件计算框架的有效错误定位分析方法。针对错误定位技术难以准确定位错误语句,以及难生成有效的错误原因解释信息的困境,该部分介绍一种有效的基于单条错误执行路径展开的错误定位分析方法,并分别从非增量以及
六、最后,总结并展望软件测试以及错误定位分析方法的发展方向。
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關於作者: |
易秋萍,女,北京邮电大学计算机学院(国家示范软件学院)特聘副研究员,工学博士。研究方向包括:系统软件安全、程序分析测试、软件错误定位与修复、并行程序分析验证。当前感兴趣的研究方向包括:基于AI技术与程序分析技术的有效结合,构建大规模程序分析验证平台;C 11并行程序分析验证方法及工具平台研发。于2016年在中科院软件研究所获得博士学位,随后到美国Texas A&M大学和Texas State大学做博士后。2020年10月,通过北京邮电大学“优秀人才计划”引进,任特聘副研究员、博士生导师。当前主持国家自然科学基金项目1项。在多个CCF A类国际顶级期刊/会议(ESEC/FSE、TSE、USENIX Security、ICSE、TOSEM)上发表多篇论文。曾担任CCF A类国际顶级会议(PLDI, CGO-PPoPP, ICSE, ISSTA, ICSE)的程序委员会委员或审稿人。
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