論文の概要: MOTIF: A tool for Mutation Testing with Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02398v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 15:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:40:59.279931
• Title: MOTIF: A tool for Mutation Testing with Fuzzing
• Title（参考訳）: MOTIF: Fuzzingを使った突然変異テストツール
• Authors: Jaekwon Lee, Enrico Viganò, Fabrizio Pastore, Lionel Briand,
• Abstract要約: ミューテーションテストは、セーフティクリティカルなサイバー物理システムで動作する組み込みソフトウェアにとって望ましいプラクティスである。 MOTIFは、グレーボックスファジィツールを活用して、ミュータント内の注入された欠陥を検出するCの単体テストケースを生成することで制限を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4742750855568763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mutation testing consists of generating test cases that detect faults injected into software (generating mutants) which its original test suite could not. By running such an augmented set of test cases, it may discover actual faults that may have gone unnoticed with the original test suite. It is thus a desired practice for embedded software running in safety-critical cyber-physical systems (CPS). Unfortunately, the state-of-the-art tool targeting C, a typical language for CPS software, relies on symbolic execution, whose limitations often prevent its application. MOTIF overcomes such limitations by leveraging grey-box fuzzing tools to generate unit test cases in C that detect injected faults in mutants. Indeed, fuzzing tools automatically generate inputs by exercising the compiled version of the software under test guided by coverage feedback, thus overcoming the limitations of symbolic execution. Our empirical assessment has shown that it detects more faults than symbolic execution (i.e., up to 47 percentage points), when the latter is applicable.
• Abstract（参考訳）: 突然変異テストは、元のテストスイートではできなかったソフトウェア(生成変異体)に注入された欠陥を検出するテストケースを生成することで構成される。 このような拡張されたテストケースを実行することで、元のテストスイートに気付かれなかった実際の障害を見つけることができる。 したがって、安全クリティカルなサイバー物理システム(CPS)で動作する組み込みソフトウェアには望ましいプラクティスである。 残念なことに、CPSソフトウェアの典型的な言語であるCをターゲットにした最先端のツールがシンボル実行に依存している。 MOTIFは、グレーボックスファジィツールを活用して、ミュータント内の注入された欠陥を検出するCの単体テストケースを生成することで、そのような制限を克服する。 実際、ファジィツールは、カバレッジフィードバックによってガイドされたテストの下で、コンパイルされたバージョンのソフトウェアを動作させることで、自動的にインプットを生成するため、シンボリック実行の制限を克服する。 我々の経験的評価は、後者が適用可能な場合、シンボリック実行よりも多くの障害(最大47ポイント)を検出することを示した。

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