論文の概要: Improving Test Case Generation for REST APIs Through Hierarchical Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06655v1
• Date: Tue, 14 Sep 2021 12:57:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-15 15:31:01.959833
• Title: Improving Test Case Generation for REST APIs Through Hierarchical Clustering
• Title（参考訳）: 階層的クラスタリングによるREST APIのテストケース生成の改善
• Authors: Dimitri Stallenberg, Mitchell Olsthoorn, Annibale Panichella
• Abstract要約: 過去10年間で、APIのシステムレベルのテストケース作成を自動化するツールとアプローチが提案されている。 進化アルゴリズム(EA)の制限要因の1つは、遺伝的演算子が完全にランダム化されていることである。 本稿では, AHC (Agglomerative Hierarchical Clustering) を用いてリンクツリーモデルを推論する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.064310383770243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the ever-increasing use of web APIs in modern-day applications, it is becoming more important to test the system as a whole. In the last decade, tools and approaches have been proposed to automate the creation of system-level test cases for these APIs using evolutionary algorithms (EAs). One of the limiting factors of EAs is that the genetic operators (crossover and mutation) are fully randomized, potentially breaking promising patterns in the sequences of API requests discovered during the search. Breaking these patterns has a negative impact on the effectiveness of the test case generation process. To address this limitation, this paper proposes a new approach that uses agglomerative hierarchical clustering (AHC) to infer a linkage tree model, which captures, replicates, and preserves these patterns in new test cases. We evaluate our approach, called LT-MOSA, by performing an empirical study on 7 real-world benchmark applications w.r.t. branch coverage and real-fault detection capability. We also compare LT-MOSA with the two existing state-of-the-art white-box techniques (MIO, MOSA) for REST API testing. Our results show that LT-MOSA achieves a statistically significant increase in test target coverage (i.e., lines and branches) compared to MIO and MOSA in 4 and 5 out of 7 applications, respectively. Furthermore, LT-MOSA discovers 27 and 18 unique real-faults that are left undetected by MIO and MOSA, respectively.
• Abstract（参考訳）: 現代のアプリケーションでWeb APIがますます普及していく中、システム全体をテストすることがますます重要になっている。 過去10年間で、進化的アルゴリズム(EA)を使用してこれらのAPIのシステムレベルのテストケースを自動生成するツールとアプローチが提案されている。 EAの制限要因の1つは、遺伝的演算子(クロスオーバーと突然変異)が完全にランダム化されており、検索中に発見されたAPI要求のシーケンスで有望なパターンを破る可能性があることである。 これらのパターンを破ることは、テストケース生成プロセスの有効性に悪影響を及ぼす。 この制限に対処するため,本論文では,階層的階層的クラスタリング(AHC)を用いてリンクツリーモデルを推論し,これらのパターンを新しいテストケースでキャプチャし,複製し,保存する手法を提案する。 我々は, LT-MOSAと呼ばれるアプローチを, 7つの実世界ベンチマークアプリケーションw.r.t.ブランチカバレッジと実時間検出能力に関する実証的研究により評価した。 また、LT-MOSAとREST APIテスト用の2つの最先端のホワイトボックス技術(MIO、MOSA)を比較します。 その結果, LT-MOSAは, MIOおよびMOSAと比較して, 7本中4本, 5本において, 試験対象範囲の統計的に有意に増加していることがわかった。 さらに、LT-MOSAは、MIOとMOSAによって検出されていない27と18のユニークな実断層を発見した。

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