paperbot · PL 论文追踪

全部论文 待读 收藏

P2 MR-Adopt: Automatic Deduction of Input Transformation Function for Metamorphic Testing

MR-Adopt:面向蜕变测试的输入变换函数自动推导
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 2/10 · 该论文属于软件测试中的蜕变测试方向,核心是从硬编码的蜕变关系自动推导输入变换函数,与用户关注的静态分析、LLM/Agent 程序分析、浮点程序分析及贝叶斯程序分析均无直接交集。虽然涉及自动化程序分析/变换,但未结合 LLM/Agent,也不在用户列出的核心研究方向内。引用 8 inbox
Congying Xu, Songqiang Chen, Jiarong Wu, Shing-Chi Cheung, Valerio Terragni, Hengcheng Zhu, Jialun Cao
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出 MR-Adopt,从硬编码的蜕变关系中自动推导输入变换函数,使 MR 可复用于新源输入。

许多开发者编写的测试用例可编码出可复用的蜕变关系(MR),但超过 70% 的这类 MR 将源输入与后续输入硬编码在关系中,未显式给出从源输入到后续输入的输入变换。因此,这些 MR 无法直接应用于新的源输入,限制了其在提升测试充分性方面的复用。为此,论文提出 MR-Adopt,旨在自动推导输入变换函数,将硬编码的 MR 转化为可复用形式。摘要未给出具体技术路线与实验结果;从标题与摘要看,其核心贡献是自动化补全 MR 所缺失的输入变换,从而支持与新源输入组合生成后续输入并增强测试。

问题
开发者编写的蜕变关系常把源输入和后续输入硬编码,超过 70% 缺少显式输入变换,导致无法用新源输入复用并提升测试充分性。
方法
提出 MR-Adopt,自动推导输入变换函数,将硬编码的蜕变关系转化为可复用形式。
评估
给出的摘要未描述评估方式、基准与实验结果,具体评估需见论文正文。
原文摘要(Abstract)

While a recent study reveals that many developer-written test cases can encode a reusable Metamorphic Relation (MR), over 70% of them directly hard-code the source input and follow-up input in the encoded relation. Such encoded MRs, which do not contain an explicit input transformation to transform the source inputs to corresponding follow-up inputs, cannot be reused with new source inputs to enhance test adequacy.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot8407,
  title = {MR-Adopt: Automatic Deduction of Input Transformation Function for Metamorphic Testing},
  author = {Congying Xu and Songqiang Chen and Jiarong Wu and Shing-Chi Cheung and Valerio Terragni and Hengcheng Zhu and Jialun Cao},
  booktitle = {ASE},
  year = {2024},
  doi = {10.1145/3691620.3696020}
}