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P2 Systematically Covering Input Structure

系统化地覆盖输入结构
ASE 2019 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2019匹配度 2/10 · 该论文属于基于文法的测试输入生成与代码覆盖率提升，核心是软件测试而非静态分析；也没有涉及 LLM/Agent、浮点程序分析或贝叶斯程序分析，与用户研究画像的核心方向基本无关。引用 41 inbox
Nikolas Havrikov, Andreas Zeller
测试、调试与修复
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话：提出 k-path 算法，基于文法系统覆盖输入的语法元素及其组合，显著提升代码覆盖率。

基于文法的测试利用给定文法生成语法合法的输入，但仅保证语法正确并不足以覆盖程序所关心的输入特征，例如 URL 解析器需要覆盖所有 URL 变体。本文提出针对文法产生式的 k-path 算法，能够系统化地覆盖语法元素及其组合，从而生成在结构上更具多样性的测试输入。评估结果表明，与当前最优方法相比，该算法能显著提高代码覆盖率。

问题
基于文法的测试虽能生成语法合法的输入，但难以系统覆盖程序所需的输入特征及其组合，导致代码覆盖率不足。
方法
提出 k-path 算法，对文法产生式进行系统化遍历，覆盖语法元素及其组合，生成结构多样且语法合法的测试输入。
评估
与当前最优方法进行对比实验，表明该算法能显著提高代码覆盖率。
原文摘要（Abstract）

Grammar-based testing uses a given grammar to produce syntactically valid inputs. To cover program features, it is necessary to also cover input features-say, all URL variants for a URL parser. Our k-path algorithm for grammar production systematically covers syntactic elements as well as their combinations. In our evaluation, we show that this results in a significantly higher code coverage than state of the art.

链接与引用

DOI 原文 · PDF（开放获取） ·

BibTeX 
@inproceedings{paperbot5265,
  title = {Systematically Covering Input Structure},
  author = {Nikolas Havrikov and Andreas Zeller},
  booktitle = {ASE},
  year = {2019},
  doi = {10.1109/ase.2019.00027}
}