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

Download

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: ngocdtb@ptit.edu.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

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].

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

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

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, ..., c_n, test data bao

gꢁm các test data trong đó tꢆng c_mảnh 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,…, p_n) | p_i {1,…,k_i}}, với tham số p_itương ứng với

đầu vào thứ i trong mô hình M, {1,…k_i} 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

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,…,v_n) đảm bảo phủ hết các cặp

giá trꢃ xảy ra của 2 tham số p_i, p_jbất 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

v_i.

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

- 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

501

453

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;

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

Đỗ Thị Bích Ngọc

100

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 (%)

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 (%)

[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.

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

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:

https://www.mathworks.com/products/sldesignverifier.ht

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

6 trang yennguyen 08/04/2022 4560

Download

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:

sinh_du_lieu_kiem_thu_cho_mo_hinh_he_thong_nhung_su_dung_ky.pdf