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
ارائه یک مدل جهت تخصیص منابع به توابع مجازی شبکه (VNF) باهدف حفظ درجه تعادل بار در شبکه های چند دامنه ای مبتنی بر نرمافزار(multi-SDN)
امین زنداقطاعی - دکتر وحید ستاری نائینی امین زنداقطاعی - وحید ستاری نائینی -
Revolutionizing Credit Scoring: The Synergy of Mamba State Space and CNN Models
Behnam Sabzalian
Stock Market Prediction Using Hard and Soft Data Fusion
Saeed Mohammadi Dashtaki - Masoud Alizadeh - Behzad Moshiri
ارائه تکنیک یادگیری چندهسته ای مبتنی بر روش بهینه سازی برای مسئله دسته بندی سیگنال های EEG مبتنی بر تصور حرکتی
یوکابد امیری - حسام عمرانپور
Particle Swarm Optimization-Based Framework for 3D Swarm Robotic Navigation Using Artificial Potential Field Dynamics
Samim Kamyab - Masoud Shirzadeh - Ghoncheh Zand
Improving Fog Computing Scalability in Software Defined Network using Critical Requests Prediction in IoT
Hajar Ghanbari
یادگیری فناورانه و بینالمللیسازی سکوهای پیامرسان: چارچوبی برای بازیگران متأخر
علیرضا کبیری فرد - علی ولی زاده - مهدی مجیدپور
IoT-Based Model in Smart Urban Traffic Control: Graph theory and Genetic Algorithm
Saeed Doostali - Seyed Morteza Babamir - Mohammad Shiralizadeh Dezfoli - Behzad Soleimani Neysiani
SBST challenges from the perspective of the test techniques
Sepideh Kashefi Gargari - Dr Mohammad Reza Keyvanpour
طبقهبندی ترافیک رمز مبتنی بر یادگیری ماشین
افسانه معدنی - شقایق نادری - حسین قرایی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 44.5.0