Mutation Analysis for Assessing End-to-End Web Tests
Notice bibliographique
Résumé
End-to-end UI testing plays a significant role in the regression testing of web apps, in order to validate end user functionality. Because of their importance, UI test suites are often created and maintained manually by employing browser automation tools such as selenium. However, currently, there exists no reliable method to ascertain the fault-finding capabilities for UI test suite of any given web app. Mutation testing, a well known fault-based testing technique for assessment of test suite adequacy, relies on generating mutants by making small changes to source code imitating programmer errors. However, mutation testing is difficult to employ for any given web app because of the heterogeneous nature of the multiple server-side and client-side components they can contain. In this work, we present MaewU, a mutation analysis framework for assessing web UI test suites, which is applicable to any web app as it mutates the dynamic DOM in the browser instead of the source code. We propose 16 mutation operators that mutate the behaviour and appearance of web elements to mimic the nine categories of web app faults found through an analysis of 250 bug reports. We evaluate our dynamic mutation analysis framework on six open source web apps. The results from our empirical evaluation demonstrate that MaewU is effective in assessing Web UI test suites in terms of adequacy and facilitates test suite quality improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».