Can search-based testing with pareto optimization effectively cover failure-revealing test inputs?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Search-based software testing (SBST) is a widely-adopted technique for testing complex systems with large input spaces, such as Deep Learning-enabled (DL-enabled) systems. Many SBST techniques focus on Pareto-based optimization where multiple objectives are optimized in parallel to reveal failures. However, it is important to ensure that identified failures are spread throughout the entire failure-inducing area of a search domain, and not clustered in a sub-region. This ensures that identified failures are semantically diverse and reveal a wide range of underlying causes. In this paper, we present a theoretical argument explaining why testing based on Pareto optimization is inadequate for covering failure-inducing areas within a search domain. We support our argument with empirical results obtained by applying two widely used types of Pareto-based optimization techniques, namely NSGA-II (an evolutionary algorithm) and OMOPSO (a swarm-based algorithm), to two DL-enabled systems: an industrial Automated Valet Parking (AVP) system and a system for classifying handwritten digits. We measure the coverage of failure-revealing test inputs in the input space using a metric, that we refer to as the Coverage Inverted Distance (CID) quality indicator. Our results show that NSGA-II and OMOPSO are not more effective than a naïve random search baseline in covering test inputs that reveal failures. We show that this comparison remains valid for failure-inducing regions of various sizes of these two case studies. Further, we show that incorporating a diversity-focused fitness function as well as a repopulation operator in NSGA-II improves, on average, the coverage difference between NSGA-II and random search by 52.1%. However, even after diversification, NSGA-II still does not outperform random testing in covering test inputs that reveal failures. The replication package for this study is available in a GitHub repository (Replication package. https://github.com/ast-fortiss-tum/coverage-emse-24 2024.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle