Reverse engineering enhanced state models of black box software components to support integration testing

• Auteur / Autrice : Muhammad Muzammil Shahbaz
• Direction : Roland Groz, Benoît Parreaux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Grenoble INPG

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logiciels -- Développement

Apprentissage automatique

Rétro-ingénierie (informatique)

Résumé

Le problème principal auquel on est confronté dans l'utilisation d'outils automatiques de validation (test ou vérification) est l'absence de spécification des composants également connus comme boîtes-noires. Même lorsqu'une spécification a été disponible à un stade antérieur, elle est souvent incomplète. C'est pourquoi une bonne part de la validation consiste à émettre et valider des hypothèses sur les composants assemblés. Nous proposons une solution pour l'intégration de composants boîtes-noires par une approche d'apprentissage. Cette approche apprend le modèle du composant sous la forme d’une machine d'état finis entrées/sorties (avec des paramètres). Ensuite, nous proposons un framework de test pour les systèmes intégrés basé sur les modèles appris. Nous avons validé notre approche sur plusieurs études de cas fournies par France Telecom R&D et présentons leurs résultats.

A challenging issue in component based software engineering is to deliver quality of service. When components come from third-party sources (aka black boxes), the specifications are often absent/insufficient for their formal analysis. The thesis addresses the problem of uncovering the behaviors of black box software components to support testing and analysis of the integrated system that is composed of such components. We propose to learn finite state machine models (where transitions are labelled with parameterized inputs/outputs) and provide a framework for testing and analyzing the integrated system using the inferred models. The approach has been validated on various case studies provides by France Telecom that has produced encouraging results.