0% Complete
English
صفحه اصلی
/
پانزدهمین کنفرانس بین المللی فناوری اطلاعات و دانش
Enhancing Mutation Testing through Grammar Fuzzing and Parse Tree-Driven Mutation Generation
نویسندگان :
Mohamad Khorsandi
1
Alireza Dastmalchi Saei
2
Mohammadreza Sharbaf
3
1- University of Isfahan
2- University of Isfahan
3- University of Isfahan
کلمات کلیدی :
Software Testing،Mutation Testing،Parse Tree،Grammar Fuzzer
چکیده :
Mutation testing is a technique used to assess the effectiveness of software test suites. It works by deliberately introducing small, controlled changes, called mutations, into the code of the software under test (SUT). A robust and thorough test suite should be able to identify and detect these intentionally seeded errors. The key point is to ensure that the resulting mutant program can still be successfully loaded and executed, without causing compilation or runtime errors. The effectiveness of mutation testing directly depends on the nature and scope of the introduced mutations, as more advanced mutations and even targeted mutations can pose additional challenges to the test suite. This paper presents a novel approach leveraging parse trees and grammar fuzzing to create syntactically valid mutations. By generating a parse tree from the SUT’s source code, our method allows precise selection of target nodes and controls mutation granularity through Lexar and parser rules. A custom grammar fuzzer generates new code fragments, which are then semantically validated by a language-specific analyzer to ensure correctness. To address potential compilation issues, we propose selecting deeper parse tree nodes for mutations. Our approach enhances mutation testing precision, flexibility, and automation, ensuring valid and contextually appropriate code mutations.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
A Novel Service Deployment Policy in Fog Computing Considering The Degree of Availability and Fog Landscape Utilization Using Multiobjective Evolutionary Algorithms
Maryam Eslami - Dr Mehdi Sakhaei-nia
DynamicEvoStream : خوشه بندی پویای جریان داده تکاملی در زمانهای بیکاری
زهرا عمیقی - مرتضی یوسف صنعتی - میرحسین دزفولیان
ارائه مدل یادگیری ماشین برای پیشبینی سریزمانی باینری از دیدگاه مسئلههای دستهبندی با کاربرد در پیشبینی نتهای موسیقی
نیلوفر ع��دلخانی - حسام عمرانپور
بهبود معاملات الگوریتمی سهام مبتنی بر رویکرد یادگیری تقویتی
مها العطوان - جعفر پورامینی
Classification and Evaluation of Privacy Preserving Data Mining Methods
Negar Nasiri - Mohammadreza Keyvanpour
SPA Bot: Smart Price-Action Trading Bot for Cryptocurency Market
Dr Hamid Jazayeriy - Mohammad Daryani
Open-domain question classification and completion in conversational information search
Omid Mohammadi Kia - Mahmood Neshati - Mahsa Soudi Alamdari
ISAAF: بهبود چارچوب مجوز خودتطبیق SAAF با استفاده از پیادهسازی مبتنی بر عامل و مفهوم I-Shairing
الهام معین الدینی - دکتر منیره عبدوس - دکتر اسلام ناظمی
SBST challenges from the perspective of the test techniques
Sepideh Kashefi Gargari - Dr Mohammad Reza Keyvanpour
رویکردی در تشخیص خودکار بوهای بد در مدل های معماری سازمانی با استفاده از تحلیل گرافی
زهرا رحیمی تمندگانی - شهره آجودانیان
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 43.8.0