論文の概要: Can Search-Based Testing with Pareto Optimization Effectively Cover Failure-Revealing Test Inputs?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11769v2
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:30:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:44:57.825483
• Title: Can Search-Based Testing with Pareto Optimization Effectively Cover Failure-Revealing Test Inputs?
• Title（参考訳）: Pareto Optimization を用いた探索ベーステストは、フェールリベリングテスト入力を効果的にカバーできるか?
• Authors: Lev Sorokin, Damir Safin, Shiva Nejati,
• Abstract要約: 我々は,検索領域内の障害発生領域をカバーするには,検索ベースソフトウェアテスト(SBST)が不十分であると主張している。 本研究では,入力空間におけるフェールリベリングテスト入力のカバレッジを,Coverage Inverted Distance品質指標と呼ぶ指標を用いて測定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.038863628148453
• License:
• Abstract: Search-based software testing (SBST) is a widely adopted technique for testing complex systems with large input spaces, such as Deep Learning-enabled (DL-enabled) systems. Many SBST techniques focus on Pareto-based optimization, where multiple objectives are optimized in parallel to reveal failures. However, it is important to ensure that identified failures are spread throughout the entire failure-inducing area of a search domain and not clustered in a sub-region. This ensures that identified failures are semantically diverse and reveal a wide range of underlying causes. In this paper, we present a theoretical argument explaining why testing based on Pareto optimization is inadequate for covering failure-inducing areas within a search domain. We support our argument with empirical results obtained by applying two widely used types of Pareto-based optimization techniques, namely NSGA-II (an evolutionary algorithm) and OMOPSO (a swarm-based Pareto-optimization algorithm), to two DL-enabled systems: an industrial Automated Valet Parking (AVP) system and a system for classifying handwritten digits. We measure the coverage of failure-revealing test inputs in the input space using a metric that we refer to as the Coverage Inverted Distance quality indicator. Our results show that NSGA-II-based search and OMOPSO are not more effective than a na\"ive random search baseline in covering test inputs that reveal failures. The replication package for this study is available in a GitHub repository.
• Abstract（参考訳）: 検索ベースソフトウェアテスト(英: Search-based software testing、SBST)は、ディープラーニング対応(DL対応)システムのような大きな入力空間を持つ複雑なシステムをテストするための広く採用されている手法である。 多くのSBST技術はParetoベースの最適化に重点を置いており、複数の目的を並列に最適化して失敗を明らかにする。 しかし、特定された障害が検索ドメインの障害発生領域全体に分散し、サブリージョンにクラスタ化されていないことを保証することが重要である。 これにより、特定された障害がセマンティックに多様であることを保証し、さまざまな根本原因を明らかにする。 本稿では,パレート最適化に基づくテストが,探索領域内の障害発生領域をカバーするのに不十分である理由を理論的に論じる。 我々は,2種類のパレート最適化手法であるNSGA-IIとOMOPSO(Swarm-based Pareto-optimization algorithm)を,産業用自動改札システム(AVP)と手書き桁分類システム(手書き桁分類システム)に応用し,実験的な結果を得た。 本研究では,入力空間におけるフェールリベリングテスト入力のカバレッジを,Coverage Inverted Distance品質指標と呼ぶ指標を用いて測定する。 その結果, NSGA-IIをベースとした検索とOMOPSOは, 故障を露呈するテスト入力をカバーする上で, na\\ive random search baseline よりも有効ではないことがわかった。 この研究のレプリケーションパッケージはGitHubリポジトリから入手できる。

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