Sinh dữ liệu kiểm thử cho mô hình hệ thống nhúng sử dụng kỹ thuật kiểm thử theo cặp

Đỗ Thị Bích Ngọc  
SINH DỮ LIỆU KIỂM THỬ CHO MÔ HÌNH  
HỆ THỐNG NHÚNG SỬ DỤNG KỸ THUẬT  
KIỂM THỬ THEO CẶP  
Đỗ Thị Bí ch Ngọc  
Học Viện Cô ng Nghệ Bưu Chính Viễn Thô ng  
Hoạt động kiểm thử một hệ thống phần mềm nói chung  
và hệ thống nhúng nói riêng là vấn đề thường chiếm tới 30-  
50% thời gian cꢅng như kinh phí làm ra một hệ thống.  
Trong đó việc sinh dữ liệu kiểm thử (test data) quyết đꢃnh  
đến chất lượng của kết quả kiểm thử. Một bộ test data được  
đánh giá là tốt nếu có khả năng phát hiện lꢄi cao, đạt độ  
phủ theo chuẩn cho trước. Đã có nhiều tiêu chuẩn yêu cầu  
về an toàn các hệ thống nhúng, như ISO 26262, IEC 61508,  
EN-50128, IEC 60880, and DO-178C… Trong các hệ  
thống này, yêu cầu kiểm thử cao hơn, đòi hỏi phải có bộ  
test data để phủ hết tất cả các đường chạy xảy ra.  
Không như các hệ thống phần mềm thông thường, tín  
hiệu đầu vào của hệ thống nhúng là các chuꢄi dữ liệu theo  
thời gian. Do vậy, việc sinh test data cho hệ thống nhúng  
gặp nhiều khó khăn và phức tạp hơn so với hệ thống phần  
mềm thông thường.  
Tóm tắt: Hệ thống nhúng đang ngày càng đóng vai trò quan  
trọng trong đời sống hiện đại. Các hệ thống này đòi hỏi tính  
an toàn rất cao. Vì vậy, đảm bảo chất lượng cho các hệ  
thống nhúng này đã và đang thu hút sự quan tâm của cả  
giới nghiên cứu và công nghiệp. Trong các hệ thống nhúng,  
quy trình kiểm thử thường yêu cầu độ phủ cao, với nhiều  
độ đo theo các chuẩn quốc tế, như CC, DC, MC/DC của  
ISO 26262. Bài báo này đề xuất 1 phương pháp sinh dữ  
liệu kiểm thử tự động áp dụng kĩ thuật kiểm thử theo cặp  
nhằm thu được bộ test data với độ phủ cao. Thực nghiệm  
cho thấy phương pháp đề xuất cho kết quả tốt hơn so với  
kiểm thử ngẫu nhiên.  
Từ khoá: Độ phủ CC, độ phủ DC, độ phủ MC/DC, mô  
hình hệ thống nhúng, kiểm thử, kiểm thử theo cặp, tín  
hiệu liên tục  
I. GIỚI THIỆU  
Việc kiểm thử mô hình hệ thống nhúng có 2 vấn đề  
Hiện nay, hệ thống nhúng đang phát triển mạnh mꢀ và chính;  
ngày càng đóng vai trò quan trọng trong cuộc sống của con  
Vấn đề 1: Đầu vào của hệ thống nhúng thường là tín hiệu  
người. Hệ thống nhúng bao gꢁm cả phần cứng và phần liên tục theo thời gian. Các phương pháp kiểm thử hoặc xác  
mềm hoạt động liên kết với nhau. Nhiều loại hệ thống minh đa phần áp dụng cho hệ thống với thời gian rời rạc.  
nhúng có những yêu cầu rất cao về chất lượng, tính ꢂn đꢃnh Các nghiên cứu này sinh dữ liệu kiểm thử rời rạc cho các  
và độ tin cậy. Lý do là lꢄi của hệ thống nhúng có thể gây mô hình nhúng với mục tiêu tìm lꢄi runtimes [3,11], vi  
ra tai nạn khủng khiếp, đặc biệt là các hệ thống điều khiển phạm các tính chất dựa trên đặc tả hình thực (formal  
máy bay, tên lửa, hệ thống điều khiển động cơ ô tô... Lꢄi specification) [9], và độ phủ cao [8]. Tuy nhiên, dữ liệu test  
trên hệ thống nhúng có thể không sửa được (ví dụ: vệ tinh rời rạc (discrete test data) hiếm khi tꢁn tại trong mô hình  
nhân tạo), nếu sửa được thì chi phí cꢅng rất cao, phải thu hệ thống nhúng mà là các tín hiệu liên tục theo thời gian.  
hꢁi sản phẩm hoặc thiết kế lại toàn bộ. Do vậy, đảm bảo  
chất lượng cho các hệ thống nhúng là quan trọng và cần hiệu vào, tín hiệu ra, sự kiện lớn. Nghĩa là, để kiểm thử thủ  
thiết. công sao cho phủ hết các trường hợp xảy ra là không khả  
Vấn đề 2: Các mô hình thường phức tạp với số lượng tín  
Cùng với sự phát triển mạnh mꢀ của hệ thống nhúng, các thi. Thêm vào đó, việc áp dụng các phương pháp hình thức  
công cụ hꢄ trợ thiết kế mô hình các hệ thống nhúng được hay phân tích tĩnh để sinh ra dữ liệu test với độ phủ cao là  
áp dụng ngày càng nhiều. Việc thiết kế mô hình hệ thống không dễ.  
nhúng trên các công cụ trước khi thiết kế mẫu thật là cần  
thiết để dễ dàng phát hiện, sửa lꢄi cꢅng như chỉnh sửa thiết  
kế nhằm đảm bảo chất lượng. Vì vậy, có nhiều nghiên cứu, kiểm thử cho mô hình hệ thống nhúng [1,5,6,14].  
ứng dụng hꢄ trợ việc kiểm thử mô hình các hệ thống nhúng  
Matinnejad [5, 6]) sinh dữ liệu kiểm thử cho mô hình  
thiết [1,2,3,5,6,7,8,9,10,14]. Bài báo này hướng tới bài Simulink với thời gian liên tục. Tác giả hướng tới thiết kế  
Có một số nghiên cứu liên quan tới bài toán sinh dữ liệu  
toán kiểm thử cho mô hình hệ thống nhúng.  
cho tꢆng cꢂng vào 1 tín hiệu dựa trên thuật toán tìm kiếm  
nhằm thu được tín hiệu đầu ra đa dạng nhất. Phương pháp  
Tác giả liên lạc: Đꢄ Thꢃ Bích Ngọc  
Email: [email protected]u.vn  
Đến tòa soạn: 4/2020, chỉnh sửa: 6/2020, chấp nhận đăng: 7/2020  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
27  
SINH DỮ LIỆU KIỂM THỬ CHO MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHÚNG SỬ DỤNG KỸ THUẬT KIỂM THỬ THEO CẶP  
này không thể áp dụng để sinh dữ liệu kiểm thử với tiêu chí hệ thống được thực thi được trong quá trình kiểm thử. Vì  
các độ phủ CC, DC, MC/DC vì nó hướng tới mối quan hệ vậy, sꢀ có khả năng phát hiện được nhiều lꢄi hơn.  
giữa thay đꢂi của outport và inport. Trong tiêu chí các độ  
phủ CC, DC, MC/DC, chúng ta quan tâm tới tất cả các điều bộ test data có độ phủ cao. Trên thực tế, chuẩn ISO 26262  
kiện (condition) bên trong model. (“Road vehicles – Functional safety”) yêu cầu kiểm thử và  
Yêu cầu thông thường cho việc kiểm thử mô hình là một  
Trong [1], Godboley et.al. sinh dữ liệu kiểm thử cho mô đánh giá các độ phủ CC, DC, MC/DC. MATLAB/Simulink  
hình Simulink với Độ phủ nhánh. Đầu tiên, tác giả sinh có một công cụ phục vụ việc đánh giá Độ phủ này:  
code C cho mô hình Simulink, sau đó áp dụng công cụ Simulink Design Verifier (SLDV) và Simulink  
kiểm thử cho code C để thu được bộ dữ liệu kiểm thử và Verification and Validation (V&V).  
tính toán các độ phủ CC, DC, MC/DC. Vấn đề duy nhất  
Decision coverage (DC) hay còn được biết đến là Branch  
của phương phướng này là nó sử dụng 1 công cụ kiểm thử coverage (Bao phủ nhánh). Độ phủ DC đánh giá số lượng  
tĩnh cho code C. Do vậy, phương pháp này không khả thi các các điểm quyết đꢃnh, rꢀ nhánh (như là if, switch …)  
với mô hình lớn.  
trong hệ thống được thực thi cho cả trường hợp giá trꢃ true  
Trong [14], Tomita đề xuất 1 phương pháp kiểm thử và trường hợp false khi thực hiện kiểm thử.  
trong đó mꢄi tín hiệu vào được gán cho 1 khuôn mẫu sꢇn  
Condition coverage (CC) tương tự như bao phủ quyết  
(tín hiệu sine,step...) . Sau đó, một dữ liệu kiểm thử sꢀ là 1 đꢃnh nhưng nó có độ nhạy tốt hơn với các điều kiện con.  
trường hợp cụ thể của khuôn mẫu này. Phương pháp này Độ phủ DC đánh giá số lượng các biểu thức Boolean con  
cho phꢈp sinh dữ liệu kiểm thử 1 cách dễ dàng và kiểm soát trong tꢆng điểm quyết đꢃnh của hệ thống cho cả trường hợp  
việc sinh dữ liệu thông qua số lượng ít tham số của khuôn giá trꢃ true và trường hợp false khi thực hiện kiểm thử. Các  
mẫu (tần số, biên độ...) thay vì phải sinh dữ liệu cho toàn biểu thức boolean con được phân tách bằng các phꢈp logic-  
bộ tín hiệu. Tuy nhiên, khi mô hình lớn, số lượng inports AND hoặc logic-OR nếu cùng xảy ra  
lớn, việc chọn ngẫu nhiên các loại tín hiệu khiến cho các  
độ phủ CC, DC, MC/DC có thể không được như kì vọng.  
Modified condition and decision coverage (MC/DC) là  
Bài báo này đề xuất 1 phương pháp sinh dữ liệu kiểm mức đánh giá chi tiết cho tꢆng biểu thức điều kiện. Độ phủ  
thử tự động dựa trên các loại tín hiệu mẫu kết hợp với kĩ MC/DC đánh giá số lượng các biểu thức Boolean con trong  
thuật kiểm thử theo cặp nhằm thu được bộ dữ liệu kiểm thử tꢆng điểm quyết đꢃnh của hệ thống cho cả trường hợp true  
với độ phủ cao. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp và trường hợp false và giá trꢃ này sꢀ phải quyết đꢃnh tới cả  
đề xuất cho kết quả tốt hơn phương pháp kiểm thử trong giá trꢃ điều kiện cha của nó.  
[14].  
c.  
Kiểm thử mô hình hệ thống nhúng dựa trên tín  
hiệu mẫu  
II. TỔNG QUAN VỀ KIỂM THỬ MÔ HÌNH HỆ  
THỐNG NHÚNG  
Một test data cho mô hình hệ thống nhúng được xem như  
là 1 vector của các tín hiệu inport. Các tín hiệu có thể ꢉ  
dạng bất kì. Tuy nhiên, các tín hiệu inport được cung cấp  
bꢉi các thiết bꢃ điều khiển, hoặc được sinh ra bꢉi một đối  
tượng vật lꢊ và thường tuân theo các đꢃnh luật vật lꢊ. Do  
vậy, ta không nhất thiết phải sử dụng các tín hiệu bất kì.  
Ngoài ra, việc sử dụng các loại tín hiệu vào mẫu (sine,  
step,...) sꢀ giúp điều khiển tín hiệu đơn giản hơn với chỉ  
một vài tham số (ví dụ, tần số, cường độ...). [14] sử dụng  
các tín hiệu mẫu để sinh test data cho mô hình Simulink.  
II.1 Các khái niệm cơ bản về kiểm thử mô hình hệ thống  
nhúng  
Có nhiều công cụ dùng để thiết kế mô hình các hệ thống  
nhúng, trong đó MATLAB/Simulink là một công cụ được  
sử dụng nhiều trong cả nghiên cứu và thực tế. Bài báo sꢀ  
thực hiện kiểm thử cho các mô hình biểu diễn bằng  
MATLAB/Simulink [13].  
a. Mô hình hệ thống nhúng Simulink  
Một mô hình hình hệ thống nhúng MATLAB/Simulink,  
được tạo bꢉi nhiều loại blocks, bao gꢁm: inport/outport  
Đꢀnh nghꢁa 1[14]: Test data/Bộ Test data.  
Một test data là một nhóm các tín hiệu đầu vào. Một bộ  
test data là một tập các test data.  
(vào/ra),  
mathematical  
operator  
(phꢈp  
toán),  
logical/relational operator (phꢈp logic/quan hệ),  
(multiport) switch, delay... Các blocks liên kết với nhau  
bằng lines, truyền dữ liệu Boolean, integer hoặc  
floating/fixed point giữa chúng. Đặc biệt, một mô hình hệ  
thống nhúng cho phꢈp nhận được một số tín hiệu (các giá  
trꢃ liên tục theo thời gian) bằng cách sử dụng các block  
Inport và tạo ra một số tín hiệu đầu ra được đại diện bꢉi các  
block Outport.  
Với một test data, độ phủ của mô hình nhúng là độ phủ  
của các đối tượng trong mô hình. Độ phủ của mô hình cho  
một bộ test data là tꢂng hợp các độ phủ của tꢆng test data.  
Trong các độ phủ DC, CC và MC/DC, đối tượng để đánh  
giá là block có các hành vi logic. Trong Simulink, thì chúng  
là block logic, phꢈp relation, block chuyển đꢂi (multiport  
switch), các subsystem với các cꢂng điều khiển hoạt  
động…  
Để có thể kiểm thử mô hình hệ thống nhúng, ta cần đưa  
các test data vào mô hình và gán cho mꢄi inport 1 tín hiệu  
tương thích sau đó chạy mô phỏng với các inport này rꢁi  
đánh giá độ phủ tương ứng. Để làm điều đó, một mô hình  
harness được tạo ra tꢆ mô hình gốc, trong đó mô hình gốc  
được thể hiện như 1 hệ thống con (Test unit). Các test data  
b. Các độ phủ CC, DC, MC/DC  
Trong khoa học máy tính, mức độ phủ (Test coverage)  
là một thước đo được sử dụng để mô tả mức độ một hệ  
thống được thực thi trên một bộ test data cụ thể. Một bộ  
test data có mức độ phủ cao sꢀ làm cho nhiều block trong  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
28  
Đỗ Thị Bích Ngọc  
có thể đưa vào qua khối lệnh Signal Builder (Inputs) trong  
• Xây dựng bộ test sao cho bao phủ được tất cả các cặp  
Simulink và phân phối cho các inport tương ứng của Test xác đꢃnh ꢉ trên.  
unit thông qua khối Size-Type. Hình 1 minh hoạ 1 hệ  
Lấy một ví dụ đơn giản như sau:  
thống harness như vậy.  
Một Mô hình hệ thống nhúng có 4 inports, trong đó  
inport1 nhận giá trꢃ {1,2,3}; inport2 nhận giá trꢃ {4,5},  
inport3 nhận giá trꢃ {1,2,5,6}, inport4 nhận giá trꢃ {1,5}  
Bảng 1: Các ca kiểm thử theo cặp  
Inport1  
Inport2  
Inport3  
Inport4  
2
2
3
2
1
3
3
3
1
1
1
2
2
4
5
5
4
4
5
5
4
5
4
4
5
4
6
2
1
5
2
6
5
2
6
1
5
1
6
1
5
1
5
1
5
1
5
5
5
1
1
1
Hình 1: Mô hình hệ thống nhúng harness trong  
Simulink cho phép thêm các test data.  
Đꢀnh nghꢁa 2[14]: Độ phủ  
Một test data là phủ DC đầy đủ nếu, đối với mꢄi đối  
tượng để đánh giá b, tất cả giá trꢃ ra có thể của b đều được  
xảy ra tại một thời điểm nào đó bꢉi một test data trong bộ  
test data. Một test data là phủ CC đầy đủ nếu, với mꢄi điều  
kiện c của b, mꢄi giá trꢃ ra có thể của c xảy ra tại một thời  
điểm nào đó bꢉi một test data trong bộ test data. Một test  
data là phủ MC/DC đầy đủ nếu, đối với mꢄi b mà quyết  
đꢃnh phụ thuộc vào nhiều điều kiện c1, ..., cn, test data bao  
gꢁm các test data trong đó tꢆng cm ảnh hưꢉng độc lập đến  
decision của nó.  
Khi áp dụng kỹ thuật kiểm thử theo cặp, ta có tất cả 13  
ca kiểm thử phủ hết tất cả các cặp giá trꢃ xảy ra của 2 inports  
bất kì.  
Tư tưꢉng của việc sinh test data dựa trên tín hiệu mẫu  
Chi tiết về kỹ thuật pairwise testing có thể tham khảo tại  
như sau : đối với mꢄi ca kiểm thử truyền vào, tiến hành tính [13], vì vậy, trong phạm vi bài báo này sꢀ không trình bày  
toán các độ phủ DC, CC, MC/DC cho mô hình. Nếu độ phủ lại kỹ thuật sinh pairwise test nữa.  
của ca kiểm thử sau lớn hơn hoặc bằng ca kiểm thử trước,  
hiển thꢃ kết quả tính toán độ phủ lên màn hình. Sau khi tính III. ÁP DỤNG KIỂM THỬ THEO CẶP CHO SINH  
DỮ LIỆU KIỂM THỬ MÔ HÌNH HỆ THỐNG  
NHÚNG  
toán hết độ phủ của các ca kiểm thử, kết quả trả về là các  
độ phủ DC, CC, MCDC cao nhất và bộ test. Cụ thể:  
III.1. Mã hoá và giải mã miền dữ liệu đầu vào tương ứng  
với kỹ thuật kiểm thử theo cặp  
Bước 1: Sinh ngẫu nhiên một test data ứng viên (là một  
nhóm các tín hiệu inport).  
Bước 2: Chạy mô phỏng cho mô hình với test data vꢆa  
sinh và đánh giá độ phủ của nó. Việc chạy mô phỏng và  
đánh giá các độ phủ CC, DC, MC/DC.  
Bước 3: Nếu test data này làm tăng độ phủ DC hoặc CC  
hoặc MC/DC, ta thêm nó vào bộ test data.  
Bước 4: Các bước trên được thực hiện lặp đi lặp lại cho  
tới khi đạt độ phủ tối đa hoặc đạt tới ngưꢋng số lượng  
lần lặp cho trước.  
Mô hình hệ thống nhúng đang ꢉ dạng sơ đꢁ với các  
inport, và một file mô tả các tín hiệu sꢀ sử dụng để truyền  
vào các inport.  
Tuy nhiên, do yêu cầu của kỹ thuật kiểm thử theo cặp  
cần đầu vào là các tham số, mꢄi tham số nhận các giá trꢃ  
rời rạc, không phải là các tín hiệu.  
Vì vậy, ta cần mã hoá miền dữ liệu đầu vào thành các bộ  
tham số và giá trꢃ dựa theo đꢃnh nghĩa sau.  
Đꢀnh nghꢁa 1: Cho mô hình M, miền dữ liệu D =  
{(p1,…, pn) | pi {1,…,ki }}, với tham số pi tương ứng với  
đầu vào thứ i trong mô hình M, {1,…ki} là chỉ số cho các  
loại tín hiệu đầu vào thứ i có thể nhận.  
II.2 Kĩ thuật kiểm thử theo cặp  
Pairwise testing (hay All-pairs testing) [12] là một  
phương pháp kiểm thử hộp đen. bằng cách sử dụng phương  
pháp tꢂ hợp để kiểm tra tất cả sự kết hợp rời rạc có thể của  
các tham số liên quan. Phương pháp này dựa trên sự quan  
sát cho thấy phần lớn lꢄi đều bꢌt nguꢁn tꢆ sự tương tác giữa  
hai tham số. Do đó, pairwise testing tạo ra các ca kiểm thử  
phủ hết giá trꢃ của hai tham số. Thực nghiệm cho thấy,  
Pairwise testing có khả năng sinh test data phủ MC/DC tốt  
hơn so với kiểm thử ngẫu nhiên [12].  
Ví dụ 1: Đầu vào cꢀa mô hình là Inport1 và Inport2, suy  
ra số đầu vào cꢀa mô hình là 2.  
Giả sử, Trong mꢁi Inport, cꢂ 6 loại tín hiệu đưꢃc sử  
dụng: Sine, Step, Square, Linear, Constant, Triangle. Ta  
đánh chỉ số cho Sine là 1, Step là 2, Square là 3, Linear là  
4, Constant là 5, Triangle là 6. Do vậy, số tín hiệu sꢄ sử  
dụng cꢀa mꢁi đầu vào là 6, ta mã hoá lần lưꢃt là 1,.., 6. Do  
đꢂ, miền D là: {(inport1, inport2)| inport1, inport2  
{1,2,3,4,5,6}}  
Phương pháp pairwise testing bao gꢁm:  
• Lựa chọn tham số đầu vào và các giá trꢃ tương ứng ꢍ  
• Lấy tꢂ hợp (pairwise) của các giá trꢃ giữa 2 tham số  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
29  
SINH DỮ LIỆU KIỂM THỬ CHO MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHÚNG SỬ DỤNG KỸ THUẬT KIỂM THỬ THEO CẶP  
Sau khi áp dụng kĩ thuật kiểm thử theo cặp, chúng ta sꢀ  
thu được các bộ giá trꢃ (v1,…,vn) đảm bảo phủ hết các cặp  
giá trꢃ xảy ra của 2 tham số pi, pj bất kì. Chúng ta cần  
chuyển bộ giá trꢃ này thành test data của mô hình M tức là  
tương ứng với inport i của mô hình M, sꢀ nhận tín hiệu thứ  
vi.  
cụ thể tương ứng với chỉ số của nó.  
•
•
Hàm simulation(MT,t) thực hiện chạy mô phỏng  
cho mô hình MT với thiết lập inport là t.  
Hàm checkMCDC() trả về giá trꢃ phủ theo DC, CC,  
và MC/DC khi chạy thêm mô phỏng với t.  
Thuật toán này chỉ lựa chọn các test data t vào tập test  
data T nếu mô phỏng MT với t làm tăng độ phủ DC, hoặc  
CC, hoặc MC/DC.  
III.2. Thuật toán đề xuất  
Để áp dụng kỹ thuật kiểm thử theo cặp vào sinh dữ liệu  
kiểm thử cho mô hình hệ thống nhúng, ta cần cải tiến thuật  
toán của của Tomita [14] để có thể áp dụng kỹ thuật kỹ  
thuật kiểm thử theo cặp, cụ thể ta phải bꢂ xung các yêu cầu  
sau:  
- ta cần mã hoá thông tin các inport của mô hình thành  
dạng tham số (là inport) giá trꢃ (là các loại tín hiệu mà  
inport đó có thể nhận) để thành đầu vào của kĩ thuật kiểm  
thử theo cặp  
IV. THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ  
Thuật toán đề xuất được cài đặt và thử nghiệm bằng  
mScript trên môi trường MATLAB để sinh dữ liệu test cho  
các mô hình biểu diễn bằng MATLAB/Simulink, với đầu  
vào là 1 mô hình Simulink, 1 file đặc tả các tín hiệu, đầu ra  
sꢀ là bộ test data và độ phủ tương ứng.  
4 mô hình được lựa chọn tꢆ các mô hình được áp dụng  
trong thực tế của các hệ thống nhúng trong điều khiển ô tô.  
Bảng sau mô tả các mô hình bao gꢁm số lượng blocks trong  
mô hình, số lượng inport tương ứng.  
- thực hiện sinh các ca kiểm thử theo cặp để phủ hết các  
cặp giá trꢃ của 2 tham số bất kì (là bất kì tꢂ hợp của 2 loại  
tín hiệu của 2 inports).  
Bảng 2: Danh sách model thử nghiệm  
- biến đꢂi các ca kiểm thử theo cặp thành các tín hiệu  
đầu vào cho mô hình hệ thống nhúng.  
Như vậy, thay vì lựa chọn loại tín hiệu cho các inport 1  
cách ngẫu nhiên, các loại tín hiệu sꢀ được gán cho các  
inports theo kĩ thuật kiểm thử theo cặp.  
Thuật toán 1 được đề xuất như sau.  
Thuꢂt toꢃn 1: Sinh Testsuite ꢃp dụng kỹ thuꢂt  
pairwise testing  
Input:  
Model No.  
Số lượng  
block  
Số lượng  
inport  
Model 1  
Model 2  
Model 3  
Model 4  
325  
2
2
501  
453  
19  
51  
2432  
- mô hình cho kiểm thử MT  
- mô tả cấu hình các loại tín hiệu C  
Output:  
- test data T  
Các bước thực hiện:  
Begin  
Ba thử nghiệm được thực hiện để đánh giá các độ phủ  
DC, CC, MC/DC và so sánh giữa kiểm thử ngẫu nhiên và  
phương pháp đề xuất (áp dụng kiểm thử theo cặp). Để đảm  
bảo việc so sánh là công bằng, số lượng lần lặp và thời gian  
thực hiện được cấu hình giống nhau giữa kiểm thử ngẫu  
nhiên và phương pháp đề xuất. Kết quả thử nghiệm được  
chỉ ra ꢉ 3 bảng sau (Bảng 3, Bảng 4, Bảng 5) và biểu đꢁ  
minh hoạ tương ứng (Hình 2, Hình 3, Hình 4). Kết quả ꢉ  
dạng % số DC (hay CC, MC/DC) mà các ca kiểm thử đã  
phủ được trên tꢂng số DC (hay CC, MC/DC) có trong mô  
hình.  
D = encode(MT, C);  
PT = pairwise (D);  
ST = decode (PT);  
T= ø;  
Coverage = (0,0,0);  
for t ST  
begin  
simulation (MT,t);  
tCoverage = checkMCDC();  
if (Coverage <tCoverage)  
begin  
Bảng 3: So sánh độ phꢀ DC giữa random và pairwise  
Model No.  
Model 1  
Model 2  
Model 3  
Model 4  
random (%) Pairwise (%)  
T = T {temp};  
Coverage = tCoverage;  
end if;  
end for;  
return T;  
end;  
86  
33  
85  
84  
86  
33  
85  
89  
Trong Thuật toán 1:  
•
Hàm encode(MT, C) sꢀ lấy thông tin các inport của  
mô hình MT, cùng với mô tả cấu hình các loại tín  
hiệu C, tꢆ đó mã hoá thành miền dữ liệu D theo  
Đꢃnh nghĩa 1.  
•
•
Hàm parwise(D) sꢀ áp dụng kĩ thuật pairwise  
testing để sinh bộ test data PT tương ứng với D.  
Hàm decode (PT) sꢀ biến đꢂi tꢆng phần tử của PT  
thành test data của MT, tức là bộ tín hiệu đầu vào  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
30  
Đỗ Thị Bích Ngọc  
100  
90  
80  
70  
60  
50  
40  
30  
20  
10  
0
Tꢆ kết quả thử nghiệm trên, ta có nhận xꢈt: Với các mô  
hình nhỏ (số lượng block, số lượng inport nhỏ), thì việc sử  
dụng phương pháp sinh test data ngẫu nhiên (Random) sꢀ  
đạt hiệu quả tương đương, còn với các mô hình lớn, thì  
phương pháp áp dụng pairwise cho kết quả tốt hơn, đặc biệt  
là độ phủ MC/DC, CC.  
V. KẾT LUẬN  
Model 1  
Model 2  
random  
Model 3  
Pairwise  
Model 4  
Bài báo đề xuất một phương pháp để sinh test data tự  
động cho các mô hình hệ thống nhúng với tín hiệu đầu vào  
liên tục. Thay vì sinh test data là các tín hiệu ngẫu nhiên,  
kỹ thuật kiểm thử theo cặp được sử dụng nhằm giúp việc  
sinh dữ liệu kiểm thử hiệu quả hơn. Để thực hiện việc này,  
Thuật toán 1 đã được đề xuất nhằm biến đꢂi yêu cầu kiểm  
thử và mô hình thành đầu vào của thuật toán pairwise  
testing, sau đó kết quả của thuật toán pairwise được biến  
đꢂi thành các test data của mô hình, tức là các tín hiệu mẫu.  
Nhờ vậy, các test data cho mô hình nhúng có thể được sinh  
và thực hiện tự động. Kết quả thử nghiệm bước đầu cho  
thấy phương pháp đề xuất có khả năng sinh ra bộ test data  
cho các mô hình nhúng với Độ phủ cao hơn so với phương  
pháp đề xuất trong [14].  
Hình 2: Biểu đꢁ so sánh độ phủ DC  
Bảng 4: So sánh độ phꢀ CC giữa random và pairwise  
Model No.  
Model 1  
Model 2  
Model 3  
Model 4  
random (%) Pairwise (%)  
93  
66  
71  
56  
93  
69  
77  
63  
Hướng phát triển của đề tài là áp dụng các kỹ thuật phân  
tích tĩnh (static analysis) để đưa ra thông tin về mô hình, tꢆ  
đó hꢄ trợ việc sinh test data có Độ phủ cao hơn. Một hướng  
phát triển khác của đề tài là thử nghiệm các phương pháp  
kiểm thử và sinh dữ liệu test khác, tꢆ đó đưa ra lựa chọn  
các test data có độ phủ cao hơn nữa.  
REFERENCES  
[1] Godboley, S., Sridhar, A., Kharpuse, B., Mohapatra,  
D.P. and Majhi, B., Generation of branch coverage test data  
for simulink/stateflow models using crest tool.  
International Journal of Advanced Computer Research,  
3(4), p.222, 2013  
[2] Godefroid, P., Klarlund, N. and Sen, K., 2005, June.  
DART: directed automated random testing. In ACM  
Sigplan Notices (Vol. 40, No. 6, pp. 213-223). ACM.  
[3] Holling, D., Pretschner, A. and Gemmar, M., 2014,  
September. 8cage: lightweight fault-based test generation  
for simulink. In Proceedings of the 29th ACM/IEEE  
international conference on Automated software  
engineering (pp. 859-862). ACM.  
[4]. Kuhn, D. Richard, Dolores R. Wallace, and Albert M.  
Gallo. "Software fault interactions and implications for  
software testing." IEEE transactions on software  
engineering 30.6 (2004): 418-421.  
[5] Matinnejad, R., Nejati, S., Briand, L.C. and  
Bruckmann, T., 2016, May. Automated test data  
generation for time-continuous simulink models. In  
Proceedings of the 38th international conference on  
software engineering (pp. 595-606). ACM.  
Hình 3: Biểu đꢁ so sánh độ phủ CC  
Bảng 5: So sánh độ phꢀ MC/DC giữa random và pairwise  
Model No.  
Model 1  
Model 2  
Model 3  
Model 4  
random (%) Pairwise (%)  
63  
31  
41  
57  
63  
31  
59  
79  
90  
80  
70  
60  
50  
40  
30  
20  
10  
[6] Matinnejad, R., Nejati, S., Briand, L. C., & Bruckmann,  
T. (2016, May). SimCoTest: A test data generation tool for  
Simulink/Stateflow controllers. In Proceedings of the 38th  
International Conference on Software Engineering  
Companion (pp. 585-588). ACM.  
0
Model 1  
Model 2  
random  
Model 3  
Model 4  
Pairwise  
[7] Pacheco, C., Lahiri, S.K., Ernst, M.D. and Ball, T.,  
2007, May. Feedback-directed random test generation. In  
Proceedings of the 29th international conference on  
Hình 4: Biểu đꢁ so sánh độ phủ MC/DC  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
31  
SINH DỮ LIỆU KIỂM THỬ CHO MÔ HÌNH HỆ THỐNG NHÚNG SỬ DỤNG KỸ THUẬT KIỂM THỬ THEO CẶP  
Software Engineering (pp. 75-84). IEEE Computer  
Society.  
Đỗ Thꢀ Bích Ngọc sinh ngày  
08/03/1981 tại Hà Nội. Năm 2004,  
bà tốt nghiệp Kỹ sư tài năng Công  
nghệ thông tin tại Trường Đại học  
Bách khoa Hà Nội. Năm 2007 bà  
nhận bằng Thạc sĩ khoa học tại  
Trường Đại học Sư Hà Nội. Năm  
2010, bà nhận học vꢃ Tiến sĩ  
[8] Peranandam, P., Raviram, S., Satpathy, M., Yeolekar,  
A., Gadkari, A. and Ramesh, S., 2012, March. An  
integrated test generation tool for enhanced coverage of  
Simulink/Stateflow models. In Proceedings of the  
Conference on Design, Automation and Test in Europe  
(pp. 308-311). EDA Consortium.  
[9] Richardson, D.J., Aha, S.L. and O'malley, T.O., 1992,  
June. Specification-based test oracles for reactive systems.  
In Proceedings of the 14th international conference on  
Software engineering (pp. 105-118). ACM.  
chuyên ngành Khoa học thông tin  
tại Viện Khoa học và Công nghệ  
Tiên tiến Nhật Bản (JAIST). Tꢆ  
năm 2010-2012, bà làm sau tiến sĩ tại viện AIST – Nhật  
[10] Satpathy, M., Yeolekar, A. and Ramesh, S., 2008, Bản. Tꢆ 2013- nay, bà là Giảng viện tại Học viện Công  
October. Randomized directed nghệ Bưu chính Viễn thông.  
testing (REDIRECT) for Simulink/Stateflow models. In Lĩnh vꢅc nghiꢆn cứu: Phân tích mã nguꢁn, Kiểm thử phần  
Proceedings of the 8th ACM international conference on mềm, Kiểm chứng phần mềm, Công nghệ phần mềm.  
Embedded software (pp. 217-226). ACM.  
[11] Sanchez, J., 2016. A review of pair-wise testing. arXiv  
preprint arXiv:1606.00288.  
[12]  
Simulink  
Design  
Verifier:  
ml [Online; accessed 5-May- 2020].  
[13]. Sims, S. and DuVarney, D.C., 2007, October.  
Experience report: the reactis validation tool. In ACM  
SIGPLAN Notices (Vol. 42, No. 9, pp. 137-140). ACM.  
[14]. T. Tomita, Daisuke.I, Toru. M, Shigeki.T, T. Aoki,  
Template-Based Monte-Carlo Test Generation for  
Simulink Models,Workshop on Design, Modeling and  
Evaluation of Cyber Physical Systems (CyPhy'17 ), LNCS  
11267.  
[15] Vu T.D., Hung P.N., Nguyen V.H. (2017) A Method  
for Automated Test data Generation from UML Models  
with String Constraints. In: Król D., Nguyen N., Shirai K.  
(eds) Advanced Topics in Intelligent Information and  
Database Systems. ACIIDS 2017. Studies in  
Computational Intelligence, vol 710. Springer, Cham  
TEST DATA GENERATION FOR EMBEDDED  
MODEL USING PAIRWISE TESTING TECHNIQUE  
Abstract: Embedded systems are playing more and more  
important role in society. These systems require high  
safety. Thus, quality assurance for these kinds of systems  
has been attracted many attention and investment of both  
academic research and industry communities. In embedded  
systems, testing often requires high coverage with different  
measures respect to international standards like DC, CC,  
MC/DC coverages respected to ISO 26262. In this paper,  
in order to have good test cases with high DC, CC, MC/DC  
coverages, we propose a method to automatically generate  
test-cases by applying pairwise testing technique.  
Experiments shown that our method has order of  
magnitude better than that of the random testing method.  
Keywords: CC coverage, DC coverage, MC/DC coverage,  
Embedded model, Testing, Pairwise testing, Continuous  
signal.  
SỐ 02 (CS.01) 2020  
TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG  
32  
pdf 6 trang yennguyen 17060 Free
Bạn đang xem tài liệu "Sinh dữ liệu kiểm thử cho mô hình hệ thống nhúng sử dụng kỹ thuật kiểm thử theo cặp", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

File đính kèm:

  • pdfsinh_du_lieu_kiem_thu_cho_mo_hinh_he_thong_nhung_su_dung_ky.pdf