《數據驅動的被動協定測試方法研究》是依託北京交通大學，由車嘯平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：數據驅動的被動協定測試方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：車嘯平
- 依託單位：北京交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著物聯網、下一代網路、無線感測器網路等網路技術的發展，通信協定複雜度急劇上升，協定信息量大幅增加，導致協定數據部分所占比重逐步增大。對該部分測試的缺失，會導致協定實施失敗的風險性大大增加。因此，對測試協定數據部分的研究凸顯了比以往更為強烈的必要性。本項目針對現有測試方法中，協定數據部分難以被精確測試、複雜性能測試需求無法被表達、線上測試實時處理能力弱等問題，在以下三方面展開了研究: (1) 研究形式化表示並測試數據一致性需求的方法, 讓協定數據部分需求描述變得清晰準確，達到精確測試的目的；(2) 研究形式化表示並測試性能需求的方法, 解決性能需求難以被形式化表示的問題，使得測試人員將來面對任何性能測試的需求，都能夠找到相應的標準化測試方式；(3) 研究高效的線上測試方法並開發相應工具, 構建一套涵蓋一致性測試和性能測試的線上測試架構。
結題摘要
近年來，隨著網際網路及通信技術的快速發展與普及，對通信協定的研究成為了計算機網路領域中的熱點，而驗證通信協定的實施是否達到了設計標準的協定測試技術的探索，也隨之成為了科學研究的重點方向。由於傳統被動測試方法中缺乏針對協定數據部分的一致性測試方法、缺乏針對複雜性能需求的性能測試方法、缺乏能夠實時處理大量協定數據的線上測試方法。而對該部分測試的缺失，會導致協定實施失敗的風險性大大增加。因此項目組對如何解決該問題進行了研究。在研究過程中，對相關的形式化語義分析、形式化一致性需求測試方法、形式化非功能需求測試方法、形式化的死鎖檢測方法及形式化的軟體度量方法五個方面進行了研究和探索。首先使用基於WordNet的圖結構和辭彙的低維向量表示，從概念信息含量的量化模型、語義增強的詞向量、度量方法的最佳化組合三方面，對知識庫和語料庫中語義知識進行了整合，針對自然語言的語義相似性進行了分析和去除歧義的研究，保證了形式化表示方法的準確性；之後使用基於 Horn 邏輯的形式表達方式，重新梳理和創建新的測試方法技術路徑，用以準確表達複雜協定內數據部分的需求，提高了一致性測試的完整度。並基於一致性需求的集合，完成了對非功能需求的形式化表達，同時在邏輯句法中加入了對時間變數的描述，增加了時間條件間邏輯關係，提高了非功能性需求的可表示和可測試性，最後對測試方法工具化中的死鎖檢測和軟體度量進行了探索研究。通過對包含協定數據部分的被動測試方法的整體研究，本課題一方面能夠全面提升被動測試技術在協定測試領域的準確性和適用性，另一方面也將為現代協定測試的發展提供新的理論方法和實施技術，對於促進協定正確實施、實現協定高效測試具有十分重要的意義和價值，特別是在物聯網套用範圍內的工業監控、環境監測、醫療監護、智慧型家居、交通控制等領域具有廣泛的套用前景。
