基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法

摘要

基于软件组合测试集及其测试结果,定位出最小失效诱因模式(Minimal Failure-Causing Schema,MFS),有助于程序员进行故障源检测与修复.然而,存在Masking Effects影响的情况下,使得测试用例中即使包含最小失效诱因模式也未必一定触发软件失效.因此,在存在Masking Effects影响的系统中精确定位最小失效诱因模式尤为困难.依据故障/失效模型,软件产生失效时,故障一定被触发.因此,假设存在多个失败的测试用例,即使存在Masking Effects影响,失败测试用例中最频繁的参数组合最可能为MFS.该文提出了一种基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法.该方法基于失败测试用例集及其测试结果,构建组合故障频繁树(Combinatorial Fault Frequent Tree,CFF-tree),然后从组合故障频繁树中挖掘出最小失效诱因模式.初步的仿真实验结果表明,该方法能有效定位最小失效诱因模式,且对Masking Effects影响具有良好的鲁棒性.