计算机科学与技术学院青年博士论坛系列讲座第三十一场
【所属类别】刘越男     【作者】     【阅读次数】     【发布时间】2020-09-14 09:18:03  

间:2020915日(周二)下午2

点:计算机科学与技术学院六楼会议室


:基于锚定分析的测试抄袭检测

:测试自动生成可以有效提高测试用例生成效率,但其生成结果也会存在大量冗余,带来额外的测试开销。因此,测试人员在测试前通常会通过人工,或借助自动化手段识别、去除测试代码中的冗余部分,实现测试用例集优化,从而避免测试资源浪费。我们提出一种基于锚定分析的测试片段化技术MAFMethod-Anchored Test Fragmentation),并结合相似性度量实现测试冗余的有效识别。MAF引入双向静态切片来提取锚定测试代码片段(以下简称锚定片段),每个锚定片段专用于测试待测程序的某个方法。在测试抄袭检测场景下,基于Mooctest平台数据集开展了实证研究。实证研究结果表明:MAF可以有效提高测试代码抄袭检测性能(包括精度、召回率和 F1-Measure)。我们相信MAF可以进一步扩展应用到测试推荐、测试重用等软件工程领域和教育教学中。

个人简介:王兴亚,博士/博士后,南京大学软件学院博士后。2017年从中国矿业大学毕业并获得博士学位,主要研究方向为区块链(智能合约)分析与测试、软件缺陷故障定位。参与国家自然科学基金项目多项,主持江苏省博士后科研资助计划、计算机软件新技术国家重点实验室创新项目各1项,发表学术论文20余篇,申请发明专利20余项(已授权7项),发表学术专著一部。

发布:计算机科学与技术学院,审核:沈航