論文の概要: Search-Based Fuzzing For RESTful APIs That Use MongoDB
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20848v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 13:59:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.142889
- Title: Search-Based Fuzzing For RESTful APIs That Use MongoDB
- Title（参考訳）: MongoDBを使ったRESTful APIのための検索ベースファジィ
- Authors: Hernan Ghianni, Man Zhang, Juan P. Galeotti, Andrea Arcuri,
- Abstract要約: APIでは、データベースとのインタラクションが一般的で重要な側面です。
より高いコードカバレッジを達成するためには、データベースの状態(すなわちデータベースに含まれるデータ)を考慮することが不可欠である。
本稿では,データベースと対話するAPIを対象とした検索ベースのソフトウェアテスト生成手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2209891813085396
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In RESTful APIs, interactions with a database are a common and crucial aspect. When generating whitebox tests, it is essential to consider the database's state (i.e., the data contained in the database) to achieve higher code coverage and uncover more hidden faults. This article presents novel techniques to enhance search-based software test generation for RESTful APIs interacting with NoSQL databases. Specifically, we target the popular MongoDB database, by dynamically analyzing (via automated code instrumentation) the state of the database during the test generation process. Additionally, to achieve better results, our novel approach allows inserting NoSQL data directly from test cases. This is particularly beneficial when generating the correct sequence of events to set the NoSQL database in an appropriate state is challenging or time-consuming. This method is also advantageous for testing read-only microservices. Our novel techniques are implemented as an extension of EvoMaster, the only open-source tool for white-box fuzzing RESTful APIs. Experiments conducted on six RESTful APIs demonstrated significant improvements in code coverage, with increases of up to 18% compared to existing white-box approaches. To better highlight the improvements of our novel techniques, comparisons are also carried out with four state-of-the-art black-box fuzzers.
- Abstract（参考訳）: RESTfulなAPIでは、データベースとのインタラクションは一般的で重要な側面です。
ホワイトボックステストを生成する際には、より高いコードカバレッジを達成するためにデータベースの状態(すなわちデータベースに含まれるデータ)を考慮し、より隠された障害を明らかにすることが不可欠である。
本稿では、NoSQLデータベースと対話するRESTful APIのための検索ベースのソフトウェアテスト生成を強化する新しい手法を提案する。
具体的には、テスト生成プロセス中にデータベースの状態の動的解析(自動コード計測)を行うことで、人気の高いMongoDBデータベースをターゲットとします。
さらに、より良い結果を得るために、私たちの新しいアプローチでは、テストケースから直接NoSQLデータを挿入することができます。
これは、NoSQLデータベースを適切な状態に設定するイベントの正しいシーケンスを生成するのが困難または時間を要する場合に特に有益である。
この方法は、読み取り専用のマイクロサービスをテストする上でも有利だ。
当社の新たなテクニックは,RESTful APIをファジングするための唯一のオープンソースツールであるEvoMasterの拡張として実装されています。
6つのRESTful APIで実施された実験では、コードカバレッジが大幅に改善され、既存のホワイトボックスアプローチと比較して最大18%向上した。
また,本技術の改良をより強調するために,最先端の4つのブラックボックスファジイザとの比較を行った。
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