Test Generation Strategies for Building Failure Models and Explaining Spurious Failures
Notice bibliographique
Résumé
Test inputs fail not only when the system under test is faulty but also when the inputs are invalid or unrealistic. Failures resulting from invalid or unrealistic test inputs are spurious. Avoiding spurious failures improves the effectiveness of testing in exercising the main functions of a system, particularly for compute-intensive (CI) systems where a single test execution takes significant time. In this article, we propose to build failure models for inferring interpretable rules on test inputs that cause spurious failures. We examine two alternative strategies for building failure models: (1) machine learning (ML)-guided test generation and (2) surrogate-assisted test generation. ML-guided test generation infers boundary regions that separate passing and failing test inputs and samples test inputs from those regions. Surrogate-assisted test generation relies on surrogate models to predict labels for test inputs instead of exercising all the inputs. We propose a novel surrogate-assisted algorithm that uses multiple surrogate models simultaneously, and dynamically selects the prediction from the most accurate model. We empirically evaluate the accuracy of failure models inferred based on surrogate-assisted and ML-guided test generation algorithms. Using case studies from the domains of cyber-physical systems and networks, we show that our proposed surrogate-assisted approach generates failure models with an average accuracy of 83%, significantly outperforming ML-guided test generation and two baselines. Further, our approach learns failure-inducing rules that identify genuine spurious failures as validated against domain knowledge.
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».