論文の概要: Carving UI Tests to Generate API Tests and API Specification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14692v1
- Date: Wed, 24 May 2023 03:53:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 05:58:16.924825
- Title: Carving UI Tests to Generate API Tests and API Specification
- Title(参考訳): UIテストを使ってAPIテストとAPI仕様を生成する
- Authors: Rahulkrishna Yandrapally, Saurabh Sinha, Rachel Tzoref-Brill, Ali
Mesbah
- Abstract要約: APIレベルのテストは、単体レベルのテストとUIレベルの(あるいはエンドツーエンドの)テストの間で重要な役割を果たす。
既存のAPIテストツールにはAPI仕様が必要である。
WebアプリケーションのAPIレベルのテストを可能にするために,UIテストを活用するアプローチを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.743426215048451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern web applications make extensive use of API calls to update the UI
state in response to user events or server-side changes. For such applications,
API-level testing can play an important role, in-between unit-level testing and
UI-level (or end-to-end) testing. Existing API testing tools require API
specifications (e.g., OpenAPI), which often may not be available or, when
available, be inconsistent with the API implementation, thus limiting the
applicability of automated API testing to web applications. In this paper, we
present an approach that leverages UI testing to enable API-level testing for
web applications. Our technique navigates the web application under test and
automatically generates an API-level test suite, along with an OpenAPI
specification that describes the application's server-side APIs (for REST-based
web applications). A key element of our solution is a dynamic approach for
inferring API endpoints with path parameters via UI navigation and directed API
probing. We evaluated the technique for its accuracy in inferring API
specifications and the effectiveness of the "carved" API tests. Our results on
seven open-source web applications show that the technique achieves 98%
precision and 56% recall in inferring endpoints. The carved API tests, when
added to test suites generated by two automated REST API testing tools,
increase statement coverage by 52% and 29% and branch coverage by 99% and 75%,
on average. The main benefits of our technique are: (1) it enables API-level
testing of web applications in cases where existing API testing tools are
inapplicable and (2) it creates API-level test suites that cover server-side
code efficiently while exercising APIs as they would be invoked from an
application's web UI, and that can augment existing API test suites.
- Abstract(参考訳): 現代的なWebアプリケーションは、ユーザイベントやサーバ側の変更に応じてUI状態を更新するために、APIコールを広範囲に使用しています。
このようなアプリケーションでは、ユニットテストとUIレベル(あるいはエンドツーエンド)テストの間で、APIレベルのテストが重要な役割を果たす。
既存のAPIテストツールにはAPI仕様(OpenAPIなど)が必要だが、利用できない場合や利用できない場合が多いため、自動APIテストのWebアプリケーションへの適用性が制限される。
本稿では,WebアプリケーションのAPIレベルのテストを可能にするためにUIテストを利用するアプローチを提案する。
私たちの技術は、テスト中のWebアプリケーションをナビゲートし、アプリケーションのサーバサイドAPI(RESTベースのWebアプリケーション)を記述するOpenAPI仕様とともに、APIレベルのテストスイートを自動的に生成します。
このソリューションの重要な要素は、uiナビゲーションとdirected api probingを介してapiエンドポイントをパスパラメータで推論する動的アプローチです。
提案手法は,API仕様の推測における精度と,APIテストの有効性を評価するものである。
オープンソースWebアプリケーション7つの結果から,提案手法が98%の精度と56%のリコールを実現していることがわかった。
APIテストは、2つの自動REST APIテストツールによって生成されたテストスイートに追加され、ステートメントカバレッジが52%、29%、ブランチカバレッジが99%、75%増加した。
当社の技術の主な利点は、(1)既存のAPIテストツールが適用できない場合に、WebアプリケーションのAPIレベルのテストを可能にすること、(2)アプリケーションのWeb UIから呼び出されるようなAPIの実行をしながら、サーバー側のコードを効率的にカバーするAPIレベルのテストスイートを作成すること、そして、既存のAPIテストスイートを拡張することである。
関連論文リスト
- You Can REST Now: Automated Specification Inference and Black-Box
Testing of RESTful APIs with Large Language Models [8.753312212588371]
APIを手動でドキュメンテーションすることは、時間がかかり、エラーを起こしやすいタスクであり、その結果、利用できない、不完全な、あるいは不正確なドキュメントになります。
近年,Large Language Models (LLMs) は,その余分なトレーニングデータに基づいてタスクを自動化できることを実証している。
私たちは、最初の自動API仕様推論とブラックボックステストアプローチであるRESTSpecITを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T18:55:41Z) - Leveraging Large Language Models to Improve REST API Testing [51.284096009803406]
RESTGPTはAPI仕様を入力として、機械解釈可能なルールを抽出し、仕様内の自然言語記述からサンプルパラメータ値を生成する。
評価の結果、RESTGPTはルール抽出と値生成の両方において既存の技術よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-01T19:53:23Z) - Exploring Behaviours of RESTful APIs in an Industrial Setting [0.43012765978447565]
これらのAPIが示す振る舞いの例を生成するために,REST APIに共通する一連の動作特性を提案する。
これらの例は、APIの理解を深めるために(i)、自動テストケースのソースとして(ii)の両方に使用することができます。
提案手法は,システム理解と実践者によるテスト生成の源泉として考えられる例を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T11:33:11Z) - APICom: Automatic API Completion via Prompt Learning and Adversarial
Training-based Data Augmentation [6.029137544885093]
APIレコメンデーションは、開発者が多数の候補APIの中で必要なAPIを見つけるのを支援するプロセスである。
これまでの研究では、主にAPIレコメンデーションをレコメンデーションタスクとしてモデル化していた。
ニューラルネットワーク翻訳研究領域に動機づけられたこの問題を生成タスクとしてモデル化することができる。
提案手法は,プロンプト学習に基づく新しいアプローチAPIComを提案し,そのプロンプトに応じてクエリに関連するAPIを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T15:31:50Z) - Adaptive REST API Testing with Reinforcement Learning [54.68542517176757]
現在のテストツールは効率的な探索機構がなく、全ての操作とパラメータを等しく扱う。
現在のツールは、仕様にレスポンススキーマがない場合や、変種を示す場合に苦労している。
我々は、強化学習を取り入れた適応型REST APIテスト手法を提案し、探索中の操作を優先順位付けする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-08T20:27:05Z) - Private-Library-Oriented Code Generation with Large Language Models [52.73999698194344]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)をプライベートライブラリのコード生成に活用することに焦点を当てる。
プログラマがプライベートコードを書く過程をエミュレートする新しいフレームワークを提案する。
TorchDataEval、TorchDataComplexEval、MonkeyEval、BeatNumEvalの4つのプライベートライブラリベンチマークを作成しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T07:43:13Z) - Automatic Unit Test Generation for Deep Learning Frameworks based on API
Knowledge [11.523398693942413]
ディープラーニングフレームワークのAPIの単体テストケースを生成するために,MUTesterを提案する。
まず、APIドキュメントからAPI制約をマイニングするための18のルールを提案する。
次に、頻繁なアイテムセットマイニング技術を使用して、マシンラーニングAPI関連のコードフラグメントの大規模なコーパスからAPI使用パターンをマイニングします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-01T18:34:56Z) - Evaluating Embedding APIs for Information Retrieval [51.24236853841468]
ドメインの一般化と多言語検索における既存のセマンティック埋め込みAPIの機能を評価する。
BM25の結果をAPIを使って再ランク付けすることは、予算に優しいアプローチであり、英語でもっとも効果的である。
非英語検索では、再ランク付けは結果を改善するが、BM25のハイブリッドモデルは高いコストで機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-10T16:40:52Z) - REaaS: Enabling Adversarially Robust Downstream Classifiers via Robust
Encoder as a Service [67.0982378001551]
サービスプロバイダがエンコーダを事前トレーニングして、クラウドサービスAPIとしてデプロイする方法を示します。
クライアントはクラウドサービスAPIに問い合わせて、トレーニング/テスト入力のフィーチャーベクタを取得する。
私たちは、クライアントが下流の分類器の堅牢性を証明できるように、クラウドサービスが2つのAPIを提供する必要があることを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-07T17:40:11Z) - API-Miner: an API-to-API Specification Recommendation Engine [1.8352113484137629]
API-MinerはAPI-to-API仕様推奨エンジンである。
OpenAPIで記述された関連する仕様コンポーネントを検索する。
定量的タスクと定性タスクの両方において,API-Minerを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T14:43:51Z) - Simple Transparent Adversarial Examples [65.65977217108659]
本研究は,ロバスト性を評価するための簡易な方法として,秘密の埋め込みと透明な敵の例を紹介した。
その結果、ハイリスクなアプリケーションにAPIが使用されるという深刻な脅威が生じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-20T11:54:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。