TISSEA: A Framework for Testing IoT Systems Based on Technical Software Engineering Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) systems refer to interconnected systems of devices that collect, process, and exchange data. As IoT adoption continues to grow, ensuring effective testing is of paramount importance. However, testing IoT systems remains a challenge, particularly for software engineers, due to the need to test aspects beyond their primary area of expertise (e.g., security, sensor calibration, and connectivity). Testing aspects refer to any concept or concern that should be considered when testing a given system. While several frameworks for testing exist that focus on generic aspects of IoT systems, there is no dedicated framework for testing technical software engineering (SE) aspects of IoT systems. To address this gap, we propose and evaluateTISSEA, a framework to guide software engineers to test the technical software engineering (SE) aspects of IoT systems. We constructed TISSEA by identifying all possible technical software-engineering aspects from published taxonomies for IoT systems testing. Further, we mapped each aspect to the granularity of testing at each layer of the IoT system. We finally mapped each aspect with test orchestration strategies, test input artifacts, and execution strategies. We evaluated the TISSEA by surveying 22 professionals and conducting two case studies: (1) event logging and handling testing and (2) data integrity testing. The survey results show that professionals agreed with the proposed technical SE aspects for testing the device and application layers. However, the aspects proposed for testing the gateway and cloud layers still require further investigation. Results of the case studies indicate a gap between expected and captured log events. Regarding event handling, we found that some of the events reported by the system as successfully handled may include unhandled events that cannot be identified when relying on a single orchestration strategy. Regarding data integrity testing, we found that data can be altered at any node at any layer of the IoT system. However, accessing the original data allows the detection of modifications made to it at each node. Overall evaluation of TISSEA shows strong agreement with practitioners, and it could usefulness to test technical software engineering aspects of IoT systems.
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.
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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».