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Identificazione Automatica di Dati di Input Significativi per il Test di Applicazioni Web​

Informazioni tesi

  Autore: Fabio Meraviglia
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Scienze dell'informazione
  Corso: Informatica
  Relatore: Giovanni Denaro
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 68

Data la crescente diffusione e complessità delle applicazioni web, testarle propriamente è diventato fondamentale per ridurre l'impatto degli errori sull'esperienza di utilizzo dell'utente, nonché sulla sicurezza e immagine delle aziende che le offrono. Al crescere della complessità dell'applicazione, cresce il costo ed il tempo richiesto per testarla manualmente. Per questo motivo, è utile implementare generatori automatici di casi di test. Un problema della generazione automatica è quello di costruire dati strutturalmente validi, in accordo alle regole strutturali specificate dall'applicazione. Un problema più complesso è quello della generazione di dati realistici, che non solo sono strutturalmente validi, ma che abbiano anche semantiche che li leghino ad entità nel mondo reale. L'utilizzo di dati realistici aumenta la capacità di esplorare l'applicazione e di trovare malfunzionamenti. Come è possibile generare automaticamente questo tipo di dati? Una possibile soluzione viene dal fatto che le applicazioni web sono spesso collegate ad un database che può fungere da fonte di dati realistici. Questa tesi ha come obiettivo lo sviluppo e la valutazione dell'efficacia di un nuovo approccio per la generazione automatica di dati realistici per il testing basato sull'utilizzo di dati preesistenti memorizzati nel database utilizzato dall'applicazione da testare. Viene presentato un algoritmo che, tramite l'analisi di proprietà e identificatori, caratterizza gli elementi di input di una web app e crea associazioni semantiche con elementi presenti in un database. In seguito, è possibile ricavare automaticamente combinazioni realistiche di dati utilizzando queste associazioni. Questo algoritmo è stato implementato ed utilizzato in un software, scritto in linguaggio C#, che effettua black-box testing di web app. La struttura del codice è stata sviluppata a partire da quella di AutoBlackTest, un software che utilizza tecniche di machine learning per effettuare black-box testing di applicazioni desktop. ​

Informazioni tesi

  Autore: Fabio Meraviglia
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Milano - Bicocca
  Facoltà: Scienze dell'informazione
  Corso: Informatica
  Relatore: Giovanni Denaro
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 68

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1 Introduzione Questa tesi ha come obiettivo lo sviluppo e la valutazione dell’efficacia di un nuovo approccio per la generazione di dati di test per applicazioni web, basato sull’utilizzo di dati preesistenti memorizzati in un database. Il lavoro consiste nella progetta- zione, sviluppo e validazione di un software che permetta di effettuare black-box testing di applicazioni web ricavando i dati di test tramite questo nuovo approccio. Le applicazioni web sono diventate essenziali per lo svolgimento di molte funzioni, quali ad esempio operazioni bancarie, e-commerce, prenotazioni online, servizi e- mail, social network. Al fine di garantire un’ottima esperienza di utilizzo e miglio- rarne la sicurezza, è importante testarle propriamente. Il processo di testing richiede tempo e risorse, che spesso scarseggiano in quanto le aziende sono orientate a ri- durre al minimo i costi per lo sviluppo delle applicazioni. Generare automatica- mente casi di test permette di migliorare il processo di testing e ridurre i costi. Secondo alcune ricerche, una delle attività più costose di un progetto software è la costruzione dei dati di test. [1] I dati di test sono i dati che vengono forniti all’ap- plicazione testata come input durante i test. Sfortunatamente, per la maggior parte delle applicazioni web con interfacce grafiche complesse, la generazione dei dati automatica non è semplice. Il problema è causato principalmente dal tipo dei dati richiesto: solitamente i sistemi online richiedono dati che non possono essere effi- cacemente generati dagli algoritmi tradizionali di generazione automatica dei dati. Il primo problema da affrontare quando si costruisce un generatore di dati automa- tico è quello di costruire dati strutturalmente validi, ovvero formati correttamente, in accordo alle regole strutturali specificate dall’applicazione. Un problema più complesso è quello della generazione di dati realistici, ovvero non solo struttural- mente validi ma che abbiano anche semantiche che li leghino ad entità nel mondo reale. [2]

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Parole chiave

web application
web testing
automatic testing
test data
automatic test case
input generation
test generation
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