論文の概要: KAT: Dependency-aware Automated API Testing with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10227v1
• Date: Sun, 14 Jul 2024 14:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 18:59:20.322354
• Title: KAT: Dependency-aware Automated API Testing with Large Language Models
• Title（参考訳）: KAT: 大規模言語モデルによる依存性を意識したAPIテスト
• Authors: Tri Le, Thien Tran, Duy Cao, Vy Le, Tien Nguyen, Vu Nguyen,
• Abstract要約: KAT(Katalon API Testing)は、APIを検証するためのテストケースを自律的に生成する、AI駆動の新たなアプローチである。 実世界の12のサービスを用いたKATの評価は、検証カバレッジを改善し、文書化されていないステータスコードを検出し、これらのサービスの偽陽性を低減できることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7264233311359707
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: API testing has increasing demands for software companies. Prior API testing tools were aware of certain types of dependencies that needed to be concise between operations and parameters. However, their approaches, which are mostly done manually or using heuristic-based algorithms, have limitations due to the complexity of these dependencies. In this paper, we present KAT (Katalon API Testing), a novel AI-driven approach that leverages the large language model GPT in conjunction with advanced prompting techniques to autonomously generate test cases to validate RESTful APIs. Our comprehensive strategy encompasses various processes to construct an operation dependency graph from an OpenAPI specification and to generate test scripts, constraint validation scripts, test cases, and test data. Our evaluation of KAT using 12 real-world RESTful services shows that it can improve test coverage, detect more undocumented status codes, and reduce false positives in these services in comparison with a state-of-the-art automated test generation tool. These results indicate the effectiveness of using the large language model for generating test scripts and data for API testing.
• Abstract（参考訳）: APIテストは、ソフトウェア企業に対する需要が増えている。 以前のAPIテストツールは、操作とパラメータを簡潔にする必要がある依存関係の種類を認識していた。 しかし、主に手動やヒューリスティックベースのアルゴリズムを使って行われるアプローチは、これらの依存関係の複雑さのために制限がある。 本稿では,KAT(Katalon API Testing)について紹介する。これは,大規模言語モデルGPTと,テストケースを自律的に生成してRESTful APIを検証する高度なプロンプト技術を組み合わせた,新たなAI駆動型アプローチである。 我々の包括的な戦略は、OpenAPI仕様からオペレーション依存グラフを構築し、テストスクリプト、制約検証スクリプト、テストケース、テストデータを生成する様々なプロセスを含みます。 12の実際のRESTfulサービスを用いたKATの評価は、テストカバレッジを改善し、文書化されていないステータスコードを検出し、最先端の自動テスト生成ツールと比較して、これらのサービスの偽陽性を低減できることを示している。 これらの結果から,大規模な言語モデルを用いたテストスクリプトとデータ生成の有効性が示唆された。

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