論文の概要: Data Augmentation by Fuzzing for Neural Test Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08665v2
• Date: Fri, 13 Sep 2024 18:05:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 01:46:04.816217
• Title: Data Augmentation by Fuzzing for Neural Test Generation
• Title（参考訳）: ニューラルテスト生成のためのファジングによるデータ拡張
• Authors: Yifeng He, Jicheng Wang, Yuyang Rong, Hao Chen,
• Abstract要約: 本稿では,大言語モデルにファジングの利点を導入する新しいデータ拡張手法である *FuzzAug* を紹介する。 評価の結果,FuzzAugで強化されたデータセットを用いてトレーニングしたモデルでは,アサーション精度が5%向上し,コンパイル速度が10%以上向上し,ブランチカバレッジが5%向上した単体テスト関数が生成されることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.310817657037053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Testing is essential to modern software engineering for building reliable software. Given the high costs of manually creating test cases, automated test case generation, particularly methods utilizing large language models, has become increasingly popular. These neural approaches generate semantically meaningful tests that are more maintainable compared with traditional automatic testing methods like fuzzing. However, the diversity and volume of unit tests in current datasets are limited. In this paper, we introduce a novel data augmentation technique, *FuzzAug*, that introduces the benefits of fuzzing to large language models to preserve valid program semantics and provide diverse inputs. This enhances the model's ability to embed correct inputs that can explore more branches of the function under test. Our evaluations show that models trained with dataset augmented by FuzzAug increase assertion accuracy by 5%, improve compilation rate by more than 10%, and generate unit test functions with 5% more branch coverage. This technique demonstrates the potential of using dynamic software testing to improve neural test generation, offering significant enhancements in neural test generation.
• Abstract（参考訳）: テストは、信頼性のあるソフトウェアを構築するために、現代のソフトウェア工学にとって不可欠である。 テストケースを手作業で作成するコストが高いことから、自動テストケース生成、特に大規模言語モデルを利用した手法が人気を博している。 これらのニューラルアプローチは、ファジングのような従来の自動テスト方法よりも保守しやすい意味論的意味のあるテストを生成する。 しかし、現在のデータセットにおける単体テストの多様性と量には制限がある。 本稿では,大規模な言語モデルにファジングの利点を導入し,有効なプログラムセマンティクスを保存し,多様な入力を提供する新しいデータ拡張手法である *FuzzAug* を紹介する。 これにより、モデルが正しい入力を埋め込む能力が向上し、テスト中の関数のより多くの分岐を探索することが可能になる。 評価の結果,FuzzAugで強化されたデータセットを用いてトレーニングしたモデルでは,アサーション精度が5%向上し,コンパイル速度が10%以上向上し,ブランチカバレッジが5%向上した単体テスト関数が生成されることがわかった。 このテクニックは、動的ソフトウェアテストを使用してニューラルテスト生成を改善する可能性を示し、ニューラルテスト生成を大幅に強化する。

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