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    基于信息流的關(guān)鍵軟件缺陷定位技術(shù)

    2016-10-19 09:24:13周東紅
    載人航天 2016年5期
    關(guān)鍵詞:信息流結(jié)點(diǎn)語(yǔ)句

    周東紅,石 柱,王 瑞,李 沫

    (中國(guó)航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院,北京100048)

    基于信息流的關(guān)鍵軟件缺陷定位技術(shù)

    周東紅,石 柱,王 瑞,李 沫

    (中國(guó)航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院,北京100048)

    針對(duì)軟件因涉及多程序要素間相互作用而來(lái)的復(fù)雜缺陷,研究了基于信息流的關(guān)鍵軟件缺陷定位技術(shù),對(duì)現(xiàn)有的信息流進(jìn)行了擴(kuò)展,并對(duì)經(jīng)典方法的可疑度度量公式進(jìn)行了改進(jìn),而且將其融入了相關(guān)算法;并進(jìn)行了與語(yǔ)句覆蓋、分支覆蓋和定義使用對(duì)覆蓋等缺陷定位技術(shù)的對(duì)比試驗(yàn),結(jié)果表明:此方法比基于語(yǔ)句覆蓋、分支覆蓋和定義使用對(duì)覆蓋的方法更可靠、更精確,能高效率地定位軟件中的缺陷。

    軟件測(cè)試;復(fù)雜缺陷;信息流覆蓋;語(yǔ)句覆蓋;分支覆蓋;定義使用對(duì)覆蓋

    1 引言

    由于軟件的原因而導(dǎo)致的航空航天事故很多,其中由于軟件中存在整數(shù)溢出的缺陷而導(dǎo)致的事故,就有歐洲Ariane5火箭在發(fā)射時(shí)爆炸和Comair航空公司機(jī)組調(diào)度軟件崩潰等[1]。

    據(jù)統(tǒng)計(jì),在軟件研發(fā)和后期維護(hù)的成本中,軟件測(cè)試占到了50%~75%[2]。其中在測(cè)試中發(fā)現(xiàn)軟件缺陷,對(duì)缺陷進(jìn)行檢測(cè)定位和修正的調(diào)試過(guò)程是最困難且成本最高的步驟之一。傳統(tǒng)的測(cè)試工作一般由軟件測(cè)試人員手動(dòng)完成,耗時(shí)耗力。

    本文研究了基于信息流覆蓋的缺陷定位技術(shù),并基于該技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)缺陷定位的原型工具,通過(guò)該工具能快速地找到軟件的缺陷,有效提高缺陷定位的效率。

    2 基于動(dòng)態(tài)信息流覆蓋的缺陷定位技術(shù)

    本文中所使用的算法,是動(dòng)態(tài)信息流分析的前向計(jì)算(forward computing)算法[3],本章介紹了該算法的一些基本定義和擴(kuò)展研究,并說(shuō)明了如何基于該方法進(jìn)行缺陷定位。

    2.1 動(dòng)態(tài)信息流

    2.1.1 動(dòng)態(tài)控制依賴

    假設(shè)活動(dòng)表示一個(gè)可執(zhí)行語(yǔ)句(或基本塊),則執(zhí)行路徑就是活動(dòng)的一個(gè)序列。路徑T上的第k個(gè)活動(dòng)表示為T(mén)(k)或sk(s為對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句或基本塊)?!芭袛嗷顒?dòng)”是指語(yǔ)句s是分支判斷語(yǔ)句的活動(dòng)sk。子路徑T(k,m)表示的是一條從活動(dòng)T(k)開(kāi)始到活動(dòng)T(m)結(jié)束的子序列[1]。動(dòng)態(tài)控制依賴關(guān)系的形式化定義如下[3]:

    定義1:假設(shè)sk和tm是執(zhí)行路徑T上的兩個(gè)活動(dòng)(k<m且sk是判斷活動(dòng)),當(dāng)且僅當(dāng)子路徑T(k,m)證明了t直接控制依賴于s(t DCD s)時(shí)[4],活動(dòng)tm直接動(dòng)態(tài)控制依賴于活動(dòng)sk,表示為tmDDynCDsk?;顒?dòng)tm直接動(dòng)態(tài)控制依賴的判斷活動(dòng)如果存在,則它是唯一,表示為DDynCD(tm)。

    其中DCD的含義為語(yǔ)句能通過(guò)它的控制分支決定是否執(zhí)行語(yǔ)句。直觀來(lái)看,DDynCD(tm)就是先于活動(dòng)tm最后出現(xiàn)的判斷活動(dòng)。

    2.1.2 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)依賴

    建?;顒?dòng)之間的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)依賴時(shí),需要將下面兩個(gè)集合與每個(gè)活動(dòng)聯(lián)系起來(lái)[5]:在活動(dòng)sk中定義(或賦值)的變量或?qū)ο蠹疍(sk),和在sk中使用(或引用)的變量或?qū)ο蠹疷(sk)。

    定義2:假設(shè)sk和tm是執(zhí)行路徑T上的兩個(gè)活動(dòng)(k<m)。當(dāng)且僅當(dāng)(D(sk)∩U(tm))-D(T(k+1,m-1))≠φ時(shí),活動(dòng)tm直接動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)依賴于活動(dòng)sk,表示為tmDDynDDsk[5]?;顒?dòng)tm直接動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)依賴的活動(dòng)集表示為DDynDD(tm)。

    直觀看來(lái),tmDDynDDsk表示的是tm使用(或引用)了最后由sk進(jìn)行定義(或賦值)的變量或?qū)ο蟆?.1.3 直接影響和影響

    另外,本文還引用了其他三種活動(dòng)間的動(dòng)態(tài)依賴關(guān)系[6]:

    1)函數(shù)使用了一個(gè)由return語(yǔ)句返回的值;

    2)函數(shù)使用了一個(gè)由形式化參數(shù)傳遞的值;

    3)函數(shù)的請(qǐng)求調(diào)用方法指令中存在控制依賴。

    對(duì)于兩個(gè)活動(dòng)sk和tm(k<m),當(dāng)且僅當(dāng)活動(dòng)tm在上述的5類(lèi)依賴關(guān)系中依賴于活動(dòng)sk時(shí),就認(rèn)為sk直接影響tm[7]。直接影響tm的活動(dòng)集表示為DInfluence(tm),簡(jiǎn)稱為DInf(tm)。

    “影響”關(guān)系則表示一個(gè)語(yǔ)句能影響到其他語(yǔ)句的執(zhí)行,包含直接和間接影響[1]。

    定義3:假設(shè)T為一條執(zhí)行路徑,sk和tm為T(mén)中的兩個(gè)活動(dòng)(k<m)。當(dāng)且僅當(dāng)在T中存在著活動(dòng)序列a1,a2,……,an,其中a1=sk,an= tm,并且對(duì)于i=1,……,n-1,都有aiDInfluenceai+1,則有sk“影響”tm,表示為skInfluence tm。影響tm的活動(dòng)集表示為Influence(tm),簡(jiǎn)稱為Inf(tm),計(jì)算公式如公式(1):

    2.1.4 動(dòng)態(tài)信息流分析

    動(dòng)態(tài)信息流分析是確定在活動(dòng)sk中影響了其他變量或?qū)ο蟮乃凶兞炕驅(qū)ο蟮募希?]。

    定義:設(shè)T為一條程序執(zhí)行路徑,sk和tm為T(mén)中的兩個(gè)活動(dòng)(k<m),設(shè)x和y是兩個(gè)變量:活動(dòng)sk定義了變量x并且活動(dòng)tm使用了變量y。當(dāng)且僅當(dāng)skInfluence tm時(shí),存在著從活動(dòng)sk中的變量x到活動(dòng)tm中的變量y的信息流,該信息流表示為(sk,x,tm,y)[9]。目標(biāo)為tm內(nèi)的y變量的信息流中包含的變量和對(duì)象集合如式(2):

    式中,U(tm)是活動(dòng)tm中使用了的變量或?qū)ο蟮募?,U(Inf(tm))則是影響tm的活動(dòng)中使用了的變量或?qū)ο蟮募稀?/p>

    信息流實(shí)例的表示方法為四元組(sk,x,tm,y),其中sk表示最后定義或使用了源對(duì)象x的活動(dòng),tm表示最后定義或使用了目標(biāo)對(duì)象y的活動(dòng)。

    2.1.5 信息流及其長(zhǎng)度

    信息流的長(zhǎng)度,定義為它包含的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)依賴鏈和控制依賴鏈的長(zhǎng)度[10]。我們規(guī)定信息流長(zhǎng)度的計(jì)算規(guī)則如下:如果tm使用了對(duì)象x,則長(zhǎng)度為1;否則,長(zhǎng)度就是最短依賴鏈的長(zhǎng)度,而且信息通過(guò)該依賴鏈從對(duì)象x流入到對(duì)象y。這樣,通過(guò)綜合考慮信息流及其長(zhǎng)度就能區(qū)分兩個(gè)有著完全相同的源和目標(biāo)但長(zhǎng)度不同的信息流了。很明顯,通過(guò)這些信息還是不能區(qū)分兩個(gè)有完全相同的源、目標(biāo)和長(zhǎng)度的信息流。

    2.2 對(duì)動(dòng)態(tài)信息流的擴(kuò)展

    動(dòng)態(tài)信息流分析能夠識(shí)別程序運(yùn)行時(shí)程序?qū)ο笾g的信息流,但是現(xiàn)有的研究中,沒(méi)有考慮分支和定義使用對(duì),在源和目標(biāo)處的依賴關(guān)系是條件語(yǔ)句、返回語(yǔ)句和方法請(qǐng)求時(shí),不能捕獲該信息流。因此,需要對(duì)動(dòng)態(tài)信息流技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展,使其包含定義使用對(duì)和分支,從而可捕獲上述的依賴關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)的信息流格式為(sk,x,tm,y)[9],其中sk表示最后定義了源對(duì)象x的活動(dòng),tm表示最后定義了目標(biāo)對(duì)象y的活動(dòng)。而通過(guò)引入分支和定義使用對(duì),如果源或目標(biāo)為返回語(yǔ)句或條件判決語(yǔ)句時(shí),就用‘-'號(hào)作為對(duì)象名。如表1中就有擴(kuò)展的信息流(7,-,8,ch),這里第7條源代碼為條件判斷語(yǔ)句,所以其對(duì)象名應(yīng)為‘-'。

    2.3 語(yǔ)句可疑度度量標(biāo)準(zhǔn)

    信息流f可疑度的計(jì)算可采用式(3)[10]:

    式中,%P(f)運(yùn)行過(guò)程包含信息流f的成功測(cè)試用例個(gè)數(shù)與總的成功用例數(shù)的比值;%F(f)運(yùn)行過(guò)程包含信息流f的失敗測(cè)試用例個(gè)數(shù)與總的失敗用例數(shù)的比值。

    但是,僅僅根據(jù)這個(gè)公式進(jìn)行可疑度排序是不夠的。例如給定兩個(gè)信息流f1和f2,其中%F(f1)=0.1,%F(f2)=1.0,%P(f1)=%P(f2)=0。如果使用公式(3),會(huì)得到SF1(f1)= SF1(f2)=1.0。但是根據(jù)%F(f1)=0.1和% F(f2)=1.0,可以判斷出f2的可疑度高于f1。為解決這個(gè)問(wèn)題,本文引入了第二個(gè)度量值SF2=%F(f)。使用這個(gè)度量值,就能判斷出f2的可疑度高于f1。

    綜合考慮度量值SF1和SF2,基于信息流的缺陷覆蓋技術(shù)就可以使用式(4)所示的度量準(zhǔn)則:

    較高的SF(f)值意味著較高的可疑度排列。當(dāng)兩個(gè)信息流的SF值相同時(shí),規(guī)定較短的信息流可疑度較高。而程序語(yǔ)句的可疑度值就是包含該語(yǔ)句的全部信息流中SF值最大的信息流的可疑度值。最后根據(jù)程序語(yǔ)句的可疑度值降序排列所有程序語(yǔ)句。

    3 算法實(shí)現(xiàn)

    本章用圖1的案例演示如何實(shí)現(xiàn)該算法。該程序中出錯(cuò)的程序語(yǔ)句為S6,正常情況下,power[0]的值應(yīng)該為128,但是程序中會(huì)是-128。這樣當(dāng)輸入的8位二進(jìn)制數(shù)的最左邊一位為1時(shí),結(jié)果就會(huì)出錯(cuò)。

    3.1 動(dòng)態(tài)依賴關(guān)系實(shí)現(xiàn)算法

    計(jì)算直接動(dòng)態(tài)控制依賴關(guān)系(DDynCD)的算法如圖2所示,它計(jì)算動(dòng)態(tài)信息流,能同時(shí)應(yīng)用于結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的程序中。該算法中用到的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是棧CDSTACK(m),該棧存儲(chǔ)影響范圍還沒(méi)有完全退出的判定活動(dòng)。當(dāng)執(zhí)行到了棧頂元素的ipd(s)時(shí),程序就認(rèn)為退出了判定活動(dòng)Sk的動(dòng)態(tài)領(lǐng)域,此時(shí)從棧CDSTACK(m)中彈出活動(dòng)Sk。

    圖1 示例程序代碼Fig.1 Code of the typical example program

    表1 示例程序的信息流覆蓋信息Table 1 Information flow coverage information of the example program

    算法主要分為四步:

    1)如果被訪問(wèn)的路徑結(jié)點(diǎn)為判斷結(jié)點(diǎn)時(shí),將該結(jié)點(diǎn)入棧CDSTACK(m);

    2)如果被訪問(wèn)的結(jié)點(diǎn)是棧頂元素的直接后控制結(jié)點(diǎn),則將該棧頂元素出棧CDSTACK(m);

    3)如果棧不為空,則當(dāng)前結(jié)點(diǎn)直接動(dòng)態(tài)控制依賴于棧CDSTACK(m)的棧頂元素;如果棧為空,則當(dāng)前結(jié)點(diǎn)直接動(dòng)態(tài)控制依賴的頂點(diǎn)為空;

    4)如果當(dāng)前訪問(wèn)結(jié)點(diǎn)的直接后控制結(jié)點(diǎn)與棧頂元素的直接后控制結(jié)點(diǎn)相同,則將棧頂?shù)呐袛嘟Y(jié)點(diǎn)出棧CDSTACK(m)(目的是為了限制棧的大?。?。

    按上述算法,可以得到圖1中的程序在執(zhí)行路徑T=<S1,S2,S3,S4,S5,S6,S5,S6,S5,S6,S5,……>的DDynCD關(guān)系,如表2所示,它與直接使用DDynCD關(guān)系的定義得到的結(jié)果相同。

    3.2 動(dòng)態(tài)依賴關(guān)系實(shí)現(xiàn)算法

    動(dòng)態(tài)信息流分析和動(dòng)態(tài)切片算法如圖3所示。算法在執(zhí)行程序時(shí)對(duì)每個(gè)活動(dòng)tm頻繁地使用公式(2),計(jì)算完成后存儲(chǔ)計(jì)算結(jié)果以便隨后使用。因?yàn)樵撍惴ㄊ乔跋蛩惴?,?dāng)輸入活動(dòng)為活動(dòng)tm時(shí),算法計(jì)算時(shí)所有需要使用的值應(yīng)該都已經(jīng)計(jì)算得到并且可用。

    在動(dòng)態(tài)信息流分析算法中,并集操作對(duì)算法性能有著很大的影響。假設(shè)程序中語(yǔ)句的數(shù)量為m、活動(dòng)對(duì)象的數(shù)量為n、用于實(shí)現(xiàn)并集的集合元運(yùn)算(如添加、包含等)需要單位時(shí)間成本。則在最壞的情況下,計(jì)算活動(dòng)tm的動(dòng)態(tài)信息流的時(shí)間復(fù)雜度為O(n2)(包含計(jì)算該活動(dòng)之前所需要的時(shí)間);此時(shí),信息流從每個(gè)對(duì)象流入到其他所有的對(duì)象、并且所有的活動(dòng)對(duì)象都對(duì)tm有直接影響。此時(shí)并集操作涉及n個(gè)子集,每個(gè)子集有n個(gè)對(duì)象。另外,最壞的情況下,計(jì)算活動(dòng)tm的動(dòng)態(tài)切片[6]的時(shí)間復(fù)雜度為O(n*m)(包含計(jì)算該活動(dòng)之前所需要的時(shí)間),此時(shí),所有n個(gè)活動(dòng)對(duì)象的每一個(gè)切片都包含m個(gè)程序語(yǔ)句、并且所有的活動(dòng)對(duì)象都對(duì)tm有直接影響。此時(shí)并集操作涉及n個(gè)子集,每個(gè)子集有m個(gè)對(duì)象。

    圖2 計(jì)算直接動(dòng)態(tài)控制依賴的算法Fig.2 DDynCD algorithm

    表2 控制流圖1中執(zhí)行路徑T對(duì)應(yīng)的DDynCD關(guān)系表Table 2 Relationship of trace T in CFG of Fig.1 with DDynCD

    圖3 動(dòng)態(tài)信息流分析和動(dòng)態(tài)切片算法Fig.3 InfoFlow algorithm and DynSlice algorithm

    對(duì)圖1所示的程序設(shè)計(jì)了6個(gè)測(cè)試用例,其輸入分別為T(mén)1=00000000、T2=00001111、T3= 01010101、T4=01101101、T5=11111111、T6= 10101010,其中前4個(gè)執(zhí)行通過(guò),T5和T6執(zhí)行失敗。通過(guò)使用圖3的算法對(duì)其分析,可得如表1所示的信息流覆蓋信息。表1中,信息流InF1=(6,powers[0],10,decimal),InF2=(6,powers[0],11,decimal),InF3=(6,powers[6],10,decimal),InF4=(6,powers[6],11,decimal),InF5=(6,powers[5],10,decimal),InF6=(6,powers[5],11,decimal),InF7=(8,ch,9,-),InF8=(10,decimal,11,-),InF9=(7,-,8,ch),InF10=(2,decimal,10,decimal),R*為可疑度值高于或等于出錯(cuò)語(yǔ)句可疑度值的語(yǔ)句數(shù)。

    4 試驗(yàn)評(píng)價(jià)

    4.1 試驗(yàn)概述

    本文選擇SIR的西門(mén)子測(cè)試套件的TCAS軟件作為被測(cè)對(duì)象,TCAS(Traffic Alert and Collision Avoidance System,交通警戒和避撞系統(tǒng))是一套被航空公司采用的飛機(jī)碰撞檢測(cè)和回避系統(tǒng)。

    4.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)

    對(duì)試驗(yàn)中使用的軟件進(jìn)行了修改,注入了5個(gè)缺陷,注入情況如表3所示。

    表3 TCAS軟件中注入的缺陷Table 3 The seeded defects in TCAS program

    表4 TCAS軟件的測(cè)試結(jié)果Table 4 The test results of TCAS program

    4.3 試驗(yàn)結(jié)果

    為了說(shuō)明方法的有效性,將結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)的語(yǔ)句覆蓋技術(shù)[11]、分支覆蓋技術(shù)和定義使用對(duì)覆蓋技術(shù)[12]得到的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。使用中共設(shè)計(jì)了172個(gè)測(cè)試用例。

    測(cè)試結(jié)果如表4所示,其中S*max為用相關(guān)方法計(jì)算所有語(yǔ)句的可疑度值中的最大值,S*為用相關(guān)方法計(jì)算得到的出錯(cuò)語(yǔ)句可疑度值,R*為可疑度值高于或等于出錯(cuò)語(yǔ)句可疑度值的語(yǔ)句數(shù),RS-*為用對(duì)應(yīng)的方法排查軟件缺陷時(shí)需要人工核查的程序語(yǔ)句數(shù)。

    從表4中的F2可以看到:

    1)172個(gè)測(cè)試用例中,有36個(gè)運(yùn)行失敗。

    2)出錯(cuò)語(yǔ)句的SS和SB值均為0.93,與最大值1.0都有些差距,這意味著一些正常的語(yǔ)句會(huì)比出錯(cuò)語(yǔ)句更可疑。另外,出錯(cuò)語(yǔ)句的SDU值為空,因?yàn)檫@里沒(méi)有定義使用對(duì)。但是該語(yǔ)句的SF和SFmax均為1.0。這證明了信息流覆蓋比其他的技術(shù)要更可靠。

    3)測(cè)試人員按排列順序核查到出錯(cuò)語(yǔ)句時(shí),使用語(yǔ)句覆蓋技術(shù)需要多檢查63條程序語(yǔ)句,使用分支覆蓋技術(shù)時(shí)是31條,使用信息流覆蓋技術(shù)時(shí)則為8條。使用定義使用對(duì)技術(shù)時(shí)更是需要檢查所有的程序語(yǔ)句。這一結(jié)果證明了信息流覆蓋技術(shù)要更加精確。

    試驗(yàn)結(jié)果表明,信息流覆蓋技術(shù)比語(yǔ)句覆蓋技術(shù)更可靠、更精確。在所有數(shù)據(jù)中,它的可靠性都高于其他三種技術(shù),雖然個(gè)別缺陷上它的精確性不如分支覆蓋或定義使用對(duì)覆蓋技術(shù),但是從平均數(shù)上看,它的精確性優(yōu)于其他三種技術(shù)。

    5 結(jié)論

    本文研究了基于信息流覆蓋的缺陷定位技術(shù),并基于該技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)缺陷定位的原型工具,通過(guò)該工具能快速地找到軟件的缺陷,提高缺陷定位的效率。通過(guò)試驗(yàn)證明了該方法比語(yǔ)句覆蓋、分支覆蓋和定義使用對(duì)覆蓋更有效。試驗(yàn)結(jié)果表明,在一些案例中信息流覆蓋的性能要優(yōu)于分支覆蓋和定義使用對(duì)覆蓋技術(shù),而且在所有的數(shù)據(jù)中其性能都要優(yōu)于語(yǔ)句覆蓋技術(shù);在可靠性方面,它在所有的數(shù)據(jù)中都要優(yōu)于其他三種技術(shù)。

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    The Critical Defect Localization Technique Based on Information Flow in Software

    ZHOU Donghong,SHI Zhu,WANG Rui,LI Mo
    (China Academy of Aerospace Systems Science and Engineering,Beijing 100048,China)

    The complex defects imposed by the interactions among many program elements in the software are difficult to exclude.To solve this problem,the critical software fault localization techniques based on information flow coverage were studied.The present information flow was extended and the suspicious metric formula of the classical methods was improved and incorporated into the related algorithm.Then comparative tests were conducted with the defect localization techniques including the statements coverage,branches coverage and define-use pair coverage methods.The experiment results showed that this method could efficiently locate the software defects and was more precise and reliable than the other methods.

    software test;complex defect;information flow coverage;statement coverage;branch coverage;define-use pair coverage

    TP311

    A

    1674-5825(2016)05-0635-06

    2015-06-30;

    2016-06-29

    周東紅(1981-),男,碩士,工程師,研究方向?yàn)檐浖こ誊浖毕荻ㄎ?。E-mail:19781970@qq.com

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