[发明专利]测试用例自动生成方法及系统

权利要求书

1.一种测试用例自动生成方法，其特征在于，包括：

S1，基于对待测程序中不同待测类下的待测函数进行符号执行，生成变量参数类型为基本数据类型的测试用例种子，并基于启发式搜索对所述测试用例种子进行变异，得到第一变异测试用例；

S2，通过所述待测函数分别执行所述测试用例种子与所述第一变异测试用例，分别获取所述测试用例种子的第一执行路径信息和所述第一变异测试用例的第二执行路径信息，并根据所述第一执行路径信息和所述第二执行路径信息，确定所述变异的影响结果；

S3，根据所述影响结果，对所述测试用例种子或所述第一变异测试用例进行下一次变异，得到第二变异测试用例；

S4，将所述第二变异测试用例作为所述第一变异测试用例，重复执行S2-S3，直至满足预设条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中基于对待测程序中不同待测类下的待测函数进行符号执行，生成变量参数类型为基本数据类型的测试用例种子，具体包括：

生成用于所述待测函数进行符号执行的主入口函数，并确定选取所述待测函数中属于基本数据类型的变量参数作为符号；

基于所述主入口函数及所述符号，对所述待测函数进行符号执行，并将符号执行结果输出至文本格式的符号执行结果文件；

通过正则表达式匹配，从所述符号执行结果文件中解析符号执行结果，根据所述待测函数的格式需求，生成变量参数类型为基本数据类型的测试用例种子。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，S1中所述基于启发式搜索对所述测试用例种子进行变异，具体包括：

基于预设概率模型确定变异操作和所述测试用例种子中需要变异的目标变量参数，并基于所述变异操作，对所述目标变量参数的取值进行变异；

其中，所述预设概率模型包括变异操作概率模型和变量参数权重概率模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一执行路径信息包括所述测试用例种子覆盖的路径中所述目标变量参数的取值为第一值，所述第二执行路径信息包括所述第一变异测试用例覆盖的路径中所述目标变量参数的取值为第二值；所述影响结果包括积极影响和消极影响；

相应地，S2中所述根据所述第一执行路径信息和所述第二执行路径信息，确定所述变异操作的影响结果，具体包括：

若判断获知所述第二值相比于所述第一值，与所述测试用例种子覆盖的路径中所述目标变量参数的目标值更接近，则确定所述变异操作的影响结果为积极影响；

若判断获知所述第一值相比于所述第二值，与所述目标值更接近，则确定所述变异操作的影响结果为消极影响。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，S2之后还包括：

根据所述影响结果，更新所述变异操作概率模型中各变异操作的概率，以及所述变量参数权重概率模型中各变量参数权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，S3具体包括：

基于更新后的预设概率模型确定下一次变异的变异操作和所述测试用例种子中需要变异的目标变量参数，并对所述测试用例种子或所述第一变异测试用例进行下一次变异。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述满足预设条件包括：达到预设时间或生成预设数量个目标测试用例；

所述目标测试用例为覆盖所述待测函数预设分支的测试用例。