并发程序的非确定性使得其调试工作异常困难。基于程序谱的软件缺陷定位方法虽然能够缓解该情况,但其定位结果依赖于调试信息。针对在此过程中难以获得调试信息及如何选择利用调试信息的问题,提出了一种基于测试充分性准则的缺陷定位方法,该方法包括3个部分:预测满足测试充分性准则的条件；制定相应的测试方案；将收集到的调试信息用于缺陷定位分析。依据此方法,用C#语言实现了缺陷定位工具——ConFinder。在含有实际并发缺陷的程序上进行实验,结果表明该方法可以有效找出引起程序失效的原因并且所得结果具有很好的稳定性。

随着并发系统测试关注度的日益提高,越来越多的并发系统测试工具不断出现。对于测试人员来说,能否正确选取并发系统测试工具也就成为了并发测试效率的决定因素之一。鉴于并发错误检测软件并不像传统测试软件那样被人们所熟知,提出一种基于本体设计的并发错误测试工具推荐方法。该方法分别根据并发错误类型、程序本身特征和用户具体需求推荐适合的并发错误测试工具,从而提高测试的效率。

移动应用数量的快速增长,以及移动应用开发周期短、迭代速度快等特点,使得移动应用的测试面临挑战,许多应用没有经过充分测试就被投放到市场,其中可能包含程序缺陷,从而影响用户体验。模型驱动的测试方法是最有效的测试方法之一,在功能、性能、可用性、安全等测试方面均有应用,能在一定程度上提高测试的自动化程度。移动应用领域与传统研究领域的模型驱动测试方法的最大区别在于模型构建方法的不同,因为移动应用是事件驱动的。提出了一种构建移动应用行为状态机模型的方法。首先通过逆向工程的方法得到移动应用的中间码；然后在中间码上通过动静态结合的方法生成事件表；最后,建模时通过在系统层扫描屏幕变化来判断是否出现新状态,并定义所有出现的状态, 从而组成最终的模型。该方法一方面避免了源代码的限制,另一方面也提高了模型的覆盖度。实验结果表明,所提方法可以准确有效地构建移动应用的行为状态机模型,解决现有移动应用测试中模型构建存在的部分问题。

软件测试的核心是设计和执行测试用例。为了提高软件测试的效率,实现不同单位测试用例的共享和复用,提出面向不同数据模式的测试用例检索方法。该方法首先对测试用例进行刻面分类和描述,提出测试用例的刻面分类模型并将其实例化,为测试用例的检索提供线索；然后,在实例化测试用例刻面分类模型的基础上提出测试用例索引树,把测试用例组织成有利于用户检索的结构；最后,在进行面向不同数据模式的测试用例检索时,通过检索条件查询树与测试用例索引树的匹配和不同异构数据库中测试用例关键字的匹配,从不同的异构数据库中检索出符合用户需求的测试用例。通过实验验证了该方法在实际应用中的可行性和有效性,为测试用例的共享和复用奠定了基础,提高了软件测试的效率。

程序中通常会隐含大量编程规则,若在程序编写过程中违反此类规则,则可能引发软件缺陷。函数调用规则是其中一类常见的程序隐含规则,常见的函数调用规则挖掘工作将整个函数体内的函数调用作为一个项集来进行分析,未使用程序中函数调用先后顺序等约束信息,导致软件缺陷挖掘结果的误报率较高。通过简单的静态分析即可获取函数调用序列信息,如在缺陷挖掘过程中充分利用函数调用序列信息,将有效提高缺陷挖掘精度。基于上述思路,提出了一种基于函数调用序列模式挖掘的缺陷检测方法,该方法自动检测程序中违反函数调用序列模式的疑似缺陷,并报告可疑度较高的缺陷。基于该方法,在一组开源项目上进行的实验的结果表明,此方法能有效发现程序中由于违反函数调用序列模式而导致的缺陷,减少了缺陷误报,从而降低了人工核查疑似缺陷开销。

移动互联网时代,移动智能终端和移动应用已经成为各领域竞相采用的祖尧解决方案。与此同时,移动终端硬件和平台的多样性和异构性,造成了移动应用开发和测试中存在大量工作冗余以及难以复用的情况,带来了跨平台问题,成为了学术界和工业界研究和实践的热点。文中提出使用模型驱动的移动应用测试方法。首先,使用UML状态机模型刻画移动应用的行为；然后,基于移动应用的行为模型,自动生成平台无关的测试用例；最后,将与平台无关的测试用例映射到多个移动平台,产生可执行的自动化测试用例。在此基础上,选择形如掌上电力的应用作为案例,分别实现IOS和Android平台上的自动化测试,验证了模型驱动移动应用测试方法在解决跨平台问题时的有效性。

软件模型代数的思想是通过引入进程代数来对软件体系结构进行建模。它将构件解释为变量,将连接子抽象为代数运算,并针对软件的特性建立了软件体系结构代数模型。在代数模型的基础上,讨论分析获得一系列能指导软件演化的代数性质。但是,上述研究都只对模型的代数性质进行了理论证明,实际上并无程序能够证明这些代数性质的正确性,同时也未给出这些性质的应用方法,使其缺乏可操作性。采用程序化验证的方法对代数性质进行了验证,并对这些性质的应用算法进行了研究,进一步丰富了软件的建模理论,也使得软件演化从理论研究转化为实际应用成为可能。