12 软件测试新技术

Posted on Wed, 25 Dec 2024 17:09:03 +0800 by LiangMingJian

1.物联网 #

1.1 物联网的定义 #

• 物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。
• 物联网的作用是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。

1.2 物联网的三个典型特征 #

• 普适服务智能化
• 自治终端互联化
• 普通对象设备化

1.3 物联网的三项关键技术 #

• 感知层
• 网络传输层
• 应用层

1.4 物联网的安全架构 #

• 设备层：指部署物联网的解决方案时所使用到的硬件，即物的实体。
  • 要求：物理安全，芯片安全，安全引导。
  • 原则：处理复杂的、安全性要求高的任务的前提条件；边缘处理应具有安全优势。
• 通信层：指安全发送/接受数据的媒介，即物联网解决方案中的连接网络。
  • 要求： 数据加密，访问控制。
  • 原则：启动与云端的连接安全保障；信息的安全保障。
• 云平台：指物联网解决方案的后端，主要用于对接收到的数据进行分析和处理。
  • 要求：数字证书，完整性校验。
  • 原则：设备需要具备识别、认证和加密的功能。
• 全生存周期管理层：指保证从设备制造、安装到物品处置的整个过程中都有足够高的安全级别，是一个整体性的层级。
  • 要求： 设计，策略执行，定期审核，供应商控制。
  • 原则：远程控制和更新的安全保障。

1.5 物联网测试中面临的挑战 #

• 软硬件协同网络挑战
• 模块交互强连接挑战
• 实时数据测试挑战
• 网络可用性测试挑战

1.6 物联网测试类型 #

• 可用性测试
• 物联网安全测试
• 性能测试
• 兼容性测试
• 监管测试

1.7 物联网渗透测试技术 #

• 威胁建模
• 漏洞利用
• 攻击技术

1.8 物联网测试流程 #

• 信息收集
• 进行分析
• 针对性开发
• 生成报告

2.大数据 #

2.1 大数据的概念 #

• 大数据是指无法在一定时间内用常规的软件工具来进行捕捉、管理和处理的数据的集合。

2.2 大数据的特点 #

• 数据类型多样：可能是文字、图片、视频，也可能是语法连贯的、语法不连贯的数据。
• 数据体量大
• 数据的增长速度快
• 处理速度高速
• 价值密度低：大数据中存在很多没有用的、不相关的数据。

2.3 大数据面临的挑战 #

• 数据的多样性和不完整性
• 高度扩展性
• 测试数据管理

2.4 大数据测试类型 #

• 功能测试
• 性能测试
• 数据提取测试
• 数据处理测试
• 数据存储测试
• 数据迁移测试

2.5 大数据测试流程 #

• 用户使用
• 数据收集
• 大数据分析
• 缺陷挖掘

2.6 大数据测试工具 #

• Hadoop：开源框架，可以存储大量数据，且具有分布式的处理能力
• HPCC：高性能的计算机集群，是一个免费的完整的大数据的应用解决方案
• Cloudera：企业级技术部署比较理想的测试工具
• Cassandra：免费开源的工具，提供自动的复制、线性的可扩展、无单点故障的相关服务
• Storm：免费开源的工具，支持非结构化数据实时的处理，并且能够与任何编程语言兼容

3.可信软件 #

3.1 可信软件的概念 #

• 可信软件是指在存在错误、环境存在故障、系统遭受破坏的情况下，设计者、实现者、用户都能够极大地去保证系统不失效、或表现良好的软件。

3.2 可信软件的特征 #

• 系统在运行过程中受到相关的干扰（木马攻击、病毒攻击、窃听、网络攻击等）还是能够满足预期，系统的质量特性还是满足要求的。
• 对软件可信度的评估是主观与客观的结合（传统测试客观性比较强）

3.3 可信软件的验证技术 #

• 形式化系统分析与验证
• 形式化建模

3.4 可信软件验证工具 #

• Spin：开源的形式化软件验证工具，用来分析和验证并发系统的逻辑是否一致的一种辅助检验性工具。
• NuSMV：开源的形式化软件验证工具。
• Atelier-B：主要用于达到S2L3、S2L4功能安全复杂性的系统建模与验证。

4.人工智能 #

4.1 人工智能的概念 #

• 人工智能是指使用与人相似思维和响应的计算机技术。
• 人工智能可以像人一样去描述或完成具体的任务。

4.2 人工智能的测试特性 #

• 当前对人工智能系统得到的测试结论，很难保证对演化后的系统也能够成立。
• 人工智能系统的输出正确性判别具有一定的不确定性。

4.3 人工智能对软件测试技术发展的影响 #

• 测试工作前移。
• 自动化程度提高。
• 测试更可靠。

4.4 人工智能是否会取代软件测试人员 #

• 会取代很大一部分流程性体力工作的岗位。
• 减少技能要求低的岗位，增加高技能的需求。
• 但软件测试人员不可能完全被取代

4.5 人工智能辅助测试技术 #

• 基于约束的技术：将被测程序或模型以及测试的准则转换成相关的约束，然后基于约束的消除性去消除约束，最终获得测试用例。
• 启发式搜索算法：比如遗传算法，蚂蚁算法，模拟退火算法。
• 机器学习：比如软件测试设计推荐，模式识别，软件脆弱性测试。