代码级自动化测试方法

代码级自动化测试方法
代码级自动化测试方法

代码级自动化测试方法—程序静态分析技术及实践

作者:网络转载发表于:[ 2011/4/19 10:09:27 ]

程序静态分析(Program Static Analysis)是指在不运行代码的方式下,通过词法分析、语法分析、控制流分析等技术对程序代码进行扫描,验证代码是否满足规范性、安全性、可靠性、可维护性等指标的一种代码分析技术。它可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题,从而保证软件的整体质量。

本文首先对程序静态分析的特点、常用静态分析技术、静态分析实现方式进行描述,然后通过一个实例讲解了程序静态分析的执行过程。

一、静态分析特点

程序静态分析是与程序动态分析相对应的代码分析技术,它通过对代码的自动扫描发现隐含的程序问题,主要具有以下特点:

(1)不实际执行程序。动态分析是通过在真实或模拟环境中执行程序进行分析的方法,多用于性能测试、功能测试、内存泄漏测试等方面。与之相反,静态分析不运行代码只是通过对代码的静态扫描对程序进行分析。

(2)执行速度快、效率高。目前成熟的代码静态分析工具每秒可扫描上万行代码,相对于动态分析,具有检测速度快、效率高的特点。

(3)误报率较高。代码静态分析是通过对程序扫描找到匹配某种规则模式的代码从而发现代码中存在的问题,例如可以定位strcpy()这样可能存在漏洞的函数,这样有时会造成将一些正确代码定位为缺陷的问题,因此静态分析有时存在误报率较高的缺陷,可结合动态分析方法进行修正。

二、常用静态分析技术

(1)词法分析:从左至右一个字符一个字符的读入源程序,对构成源程序的字符流进行扫描,通过使用正则表达式匹配方法将源代码转换为等价的符号(Token)流,生成相关符号列表,Lex为常用分析工具。

(2)语法分析:判断源程序结构上是否正确,通过使用上下文无关语法将相关符号整理为语法树,Yacc为常用工具。

(3)抽象语法树分析:将程序组织成树形结构,树中相关节点代表了程序中的相关代码,目前已有javacc等抽象语法树生成工具。

(4)语义分析:对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查。

(5)控制流分析:生成有向控制流图,用节点表示基本代码块,节点间的有向边代表控制流路径,反向边表示可能存在的循环;还可生成函数调用关系图,表示函数间的嵌套关系。

(6)数据流分析:对控制流图进行遍历,记录变量的初始化点和引用点,保存相关数据信息。

(7)污点分析:基于数据流图判断源代码中哪些变量可能受到攻击,是验证程序输入、识别代码表达缺陷的关键。

三、静态分析实现方式

(1)基于规则的代码静态分析

通过自动化逐行扫描程序代码,从中查找是否存在与事先构建好的规则模式相匹配的代码,如果发现相匹配的代码,则报告相应错误。基于规则的静态分析方式可以预防非法代码的出现,既可满足业界标准(如:MISRA,JSF,ELLEMTEL)也可满足企业内部自定义规范,同时可以增强团队编码规范的一致性。通过基于规则的代码静态分析可以及时发现并修复违规代码,为后续工作节省大量测试及调试时间—大大降低引入违规代码所导致的成本,可以预防内存泄漏、资源泄漏、安全性漏洞等问题的发生,据统计通过基于规则的静态分析可以预防大约60%的代码缺陷发生。

(2)基于数据流的代码静态分析

通过静态模拟应用程序的执行路径,帮助用户找到运行时才能暴露的一些严重错误,如资源泄漏、空指针异常、SQL注入以及其它的安全性漏洞等潜在的运行时错误。这些严重的错误往往通过一般的静态规则扫描难以查找,此时需要数据流分析技术,也叫BugDetective。这使得在后期需要数周的时间才能发现的严重错误能够尽早被发现或修复。该技术对于嵌入式环境测试尤其有效,原因很简单,嵌入式环境往往需要整个项目代码初步实施完成,相应的硬件测试环境准备充分,方可测试一些运行时错误,而通过数据流分析技术,可以在项目开始的初期即引入测试,及早发现一些严重错误。

基于规则的静态分析和数据流静态分析的主要区别是,使用基于规则的静态分析,只要你发现并修复了引发某个缺陷的编码结构后,你就能保证这一类错误不会再发生。数据流静态分析发现的错误则是在实际的程序路径运行时才会发生的,而不仅仅是危险的编码结构。但是,你一定要意识到,只使用数据流分析也会忽略某些错误,同时相比较基于规则的静态分析,数据流分析的误报率可能更高一些。

四、静态分析实例

下面以一个基于规则的程序静态分析案例为例,简要介绍代码静态分析的过程,假设我们针对SwitchStmtsShouldHaveDefault(Switch语句块应该包含一条Default语句)规则对源码进行检测,被测代码如下:

public class Foo {

public void bar() {

int x = 2;

switch (x){

case 2:int j = 8;

}

}

}

首先对被测程序进行语法分析、词法分析生成被测程序的抽象语法树,在此可借助PMD框架中的Javacc和JJtree工具产生抽象语法树,生成的语法树,在生成抽象语法树后,对抽象语法树进行遍历,定位关于Switch语句相关节点,针对上述程序,可定位SwitchLabel节点,SwitchLabe节点代表Switch 语句块中的一种判断情况,针对SwitchLabe节点的Default属性进行判断,如果Default属性的值为True,证明Switch语句块包含Default语句,如果值为False代表不包含Default语句,对于这种情况,记下语句所在文件名、所在行号,标记为错误,将结果返回用户,完成检测流程。

五、结束语

本文对程序静态分析技术的相关内容做了简要的概括,做为一项成熟的技术,程序静态分析必将收到软件质量保证人员的关注,帮助相关人员找出代码中存在的缺陷和安全漏洞,提高软件产品质量。

自动化测试流程图解析

功能自动化测试流程解析 本流程是描述软件功能自动化测试过程中的步骤、内容与方法,明确各阶段的职责、活动与产出物。 1流程图 2流程说明 2.1 测试计划(可选) 与以前的测试计划过程一致,只是在原来的测试计划中,添加对项目实施自动化测试所需的资源、测试范围、测试进度的描述。该过程产出物为《测试计划》。 2.2 自动化测试用例设计 根据《测试计划》、《软件需求规格说明书》、《系统测试用例》设计出针对自动化测试的测试用例。测试用例的粒度精确到单个功能点或流程,对于各个功能点的业务规则,通过对脚本添加相应的检查点来进行测试。该过程的产出物是《自动化测试用例》。

2.3 自动化脚本设计(可选) 根据《软件需求规格说明书》、《自动化测试用例》、《系统原型》、《系统设计说明书》编写《自动化脚本设计说明书》,其主要内容包括:分析当前项目,设计出适合的脚本基本架构,针对特殊自动化测试用例设计可行的脚本编写方法,设计特殊检查点的实现方式,并对潜在的技术难点提出解决方案。该过程的产出物是《自动化脚本设计说明书》。 2.4 自动化脚本编写 根据《软件需求规格说明书》、《自动化测试用例》、《系统原型》、《自动化脚本设计说明书》,录制、调试、编写各个功能点的自动化测试脚本,并添加检查点,进行参数化。该过程还需要编写数据文件处理脚本、日志文件处理脚本、数据库处理脚本、公共检查点处理脚本等等。该过程的产出物是各个功能点的自动化测试脚本和其他公共处理脚本。 2.5 自动化测试数据设计 根据《软件需求规格说明书》、《自动化测试用例》设计出对各个功能点和相关业务规则进行测试的输入数据和预期输出,填写入对应的数据文件中。该过程的产出物是各个功能点的数据文件。 2.6 自动化测试执行 搭建好测试环境。根据《自动化测试用例》,执行自动化脚本,对系统进行自动化测试,并自动记录测试结果到日志文件中。 2.7 自动化测试结果分析 对测试结果文件中报告错误的记录进行分析,如果确实是由于被测系统的缺陷导致,则提交缺陷报告。对自动化测试的结果进行总结,分析系统存在的问题,提交《测试报告》。 2.8 自动化测试脚本维护(可选) 如果系统发生变更时,对自动化测试脚本和相关文档包括《自动化测试用例》、《自动化脚本设计说明书》进行维护,以适应变更后的系统。

自动化测试平台解决方案报告书V03

SmartRobot自动化测试解决方案

目录 1.迫切需要解决的问题 (3) 1.1.智能移动设备的软件系统和硬件方案的复杂组合,导致APP实现多机型兼容难 度大,投入大。 (3) 1.2.敏捷开发、迭代开发,产品追求快速上线,导致回归测试可靠性测试等任务重, 形成测试工作量波峰。 (3) 1.3.开发框架多、开发人员能力不足导致安全漏洞突出 (3) 1.4.市场竞争,产品同质化严重,追求客户体验差异化重要性凸现。 (3) 2.自动化测试平台整体解决方案 (3) 3.自动化测试平台实现功能 (4) 3.1.兼容性测试系统 (4) 3.1.1.SMART 平台 (4) 3.1.2.智能源码扫描 (6) 3.2.安全监控系统 (9) 3.2.1.高精度电流监控 (9) 3.2.2.监控应用及整机文件系统 (10) 3.2.3.监控应用及整机数据流量监控,记录非法数据传输等情况 (11) 3.2.4.用户行为跟踪,监控电话、短信、拍照、摄像、录音等典型动作 (12) 3.3.性能测试系统 (13) 3.3.1.响应时间测试系统 (13) 3.3.2.流畅度测试系统 (16)

1.面临的问题 1.1.智能移动设备的软件系统和硬件方案的复杂组合,导致APP 实现多机型兼容难度大,投入大。 1.2.敏捷开发、迭代开发,产品追求快速上线,导致回归测试、 可靠性测试等任务重,无法有效应对测试工作量波峰。 1.3.APP开发框架多、开发人员能力不足导致安全漏洞突出 1.4.软件硬件设计交叉影响,性能优化难度加大。 2.自动化测试平台整体解决方案 为解决移动应用开发商面临的以问题,结局方案设计如下。可全面解决移动应用开发面临的兼容性问题、安全性问题、测试工作量波峰、用户体验问题,并全程为移动应用的开发保驾护航。 整体解决方案 兼容性测试系统:智能源码扫描,即通过解析APK文件,将源码与问题特征库自动比对,查找兼容性问题,并自动生成测试报告。 SMART平台,实现被测设备管理+测试用例制作、管理、自动化执行、并

自动化测试脚本编写规范

自动化测试脚本编写规范 为了使所有的测试工程师在进行自动化设计和测试时能够使编写的脚本风格一致、步骤一致,能够把大家的设计和代码组装在一起,因此有必要对自动化测试脚本编写进行统一的规范化,下面就先来介绍我们的项目组整理编写的自动化脚本编写的规范。 1.自动化脚本编写的规范 1)基本信息 在每个脚本模块的最上面,必须写上脚本运行的软件和硬件环境(如IE版本、QTP版本、数据库版本等)、外包项目名称、脚本编写人(使用英文名或中文拼音缩写)、脚本创建时间、脚本修改时间、修改说明、输入参数、输出参数、脚本描述等。 2)常量命名规范 常量的命名应该全部用大写,使用"_"作为单词间的分隔符,单词尽量使用全名称,如,Public Const MSG_EMPTY_ROW As String = "有空行存在"。 使用Public而不是早期版本的global来声明变量。 另外,对常量的声明必须带上类型,如前面的As String。 3)变量命名规范 变量命名应该简单,应尽量使用缩写。如果是一般的值类型(如integer string),则直接使用变量用途命名。尽量使用全名,例如,Dim name As String;如果是一般的临时性变量定义,应该尽可能地简单,例如,Dim i As Integer;如果名称由多个单词组成,则取每个单词的首字母,如EntityManager缩写为e m,ProcedureManager缩写为pm;如果名称由一个单词组成,则对单词进行分段取首字母,如Entity缩写为et。缩写应该控制在3个字母以内,且尽量清晰。 4)参数命名规范 参数命名的原则是全部用小写,如果参数包括两个或两个以上的单词时,首单词字母小写,其他单词首字母大写,如stepName、stepDescription。 5)函数命名规范 此处函数包括sub和function,函数表示的是一个动作,所以它的结构应该是动词+名词,动词必须小写,后面的名称首字母大写,如getMaterialCode。函数命名尽量不要使用缩写,而且它的名称应该使人一

稳定性试验办法

附件3 特殊医学用途配方食品稳定性研究要求(试行) 一、基本原则 特殊医学用途配方食品稳定性研究是质量控制研究的重要组成部分,其目的是通过设计试验获得产品质量特性在各种环境因素影响下随时间 稳定性研究用样品应在满足《特殊医学用途配方食品良好生产规范》要求及商业化生产条件下生产,产品配方、生产工艺、质量要求应与注册申请材料一致,包装材料和产品包装规格应与拟上市产品一致。 影响因素试验、开启后使用的稳定性试验等采用一批样品进行;加速试验和长期试验分别采用三批样品进行。 (二)考察时间点和考察时间

稳定性研究目的是考察产品质量在确定的温度、湿度等条件下随时间变化的规律,因此研究中一般需要设置多个时间点考察产品的质量变化。考察时间点应基于对产品性质的认识、稳定性趋势评价的要求而设置。加速试验考察时间为产品保质期的四分之一,且不得少于3个月。长期试验总体考察时间应涵盖所预期的保质期,中间取样点的设置应当考虑产品的稳定性特点和产品形态特点。对某些环境因素敏感的产品,应适当增加考 3.检验方法:稳定性试验考察项目原则上应当采用《食品安全国家标准特殊医学用途配方食品通则》(GB 29922)、《食品安全国家标准特殊医学用途婴儿配方食品通则》(GB 25596)规定的检验方法。国家标准中规定了检验方法而未采用的,或者国家标准中未规定检验方法而由申请人自行提供检验方法的,应当提供检验方法来源和(或)方法学验证资料。检验方法应当具有专属性并符合准确度和精密度等相关要求。

四、试验方法 (一)加速试验 加速试验是在高于长期贮存温度和湿度条件下,考察产品的稳定性,为配方和工艺设计、偏离实际贮存条件产品是否依旧能保持质量稳定提供依据,并初步预测产品在规定的贮存条件下的长期稳定性。加速试验条件由申请人根据产品特性、包装材料等因素确定。 %。如在6 温度 %, 25℃±2℃ 长期试验是在拟定贮存条件下考察产品在运输、保存、使用过程中的稳定性,为确认贮存条件及保质期等提供依据。长期试验条件由申请人根据产品特性、包装材料等因素确定。 长期试验考察时间应与产品保质期一致,取样时间点为第一年每3个月末一次,第二年每6个月末一次,第3年每年一次。 如保质期为24个月的产品,则应对0、3、6、9、12、18、24月样品进行

线性测量方法

一、检验项目:原材料的线性成品线性 二、定义:量测待测物(以下简称为试片)测量电压值与理论电压值的误差 三、适用范围:本标准检验方法适用于公司所有须做线性测试之试片。 四、目的:本实验的目的在测试试片的导电情形是否良好。 五、检验方法: Ⅰ、方法一(适用于纳米银导电材料) 1. 样品准备:SNWFilm 2. 使用装置:激光机、万用表、稳压电源 3. 测量原理 a)在导电膜上刻上电极(宽度10mm),给电极加5V(DC)电压,然后用电压表测量待测 位置的电压,如图1所示 b)按图2所示分好测试点,(长220mm、23个测试点)A点、B点电压在所示位置取 得,10mm为距离测一个点 c)测量参数:E A:输出电压测量起点A处的电压 E B:输出电压测量终点B处的电压 E X:输出电压测量任意点X处的电压 E XX:理论计算电压 L:线性 计算公式: E XX(理论电压)=E AB*X/(B-A)+ E A L(%)= (︱E XX- E X︱)÷(E B- E A)×100 图 1

图 2 V A(0) mm 5V 0V EB 图 3 4. 操作步骤: a) 设计图纸,开好材料,覆膜 b) 激光镭射 c) 将稳压电源调至ON ,电压调至5V 。 d) 将稳压电源正极夹至右边银棒、负极夹至左边银棒。 e) 将万用表表负极夹至右边银棒,正极拿来测试。 f) 将试片置入定位,开始测试并记录分压值。 g) 将所测得之电压值输入表(一)~表(五),计算其线性。 Ⅱ、方法二(适用于成品) 1. 样品准备:成品

2. 使用仪器:线性测试机 3. 测量原理及要求 ※线性度的定义:当施加DC 5V在“X”方向电极和“Y”方向电极时,用笔(Special stylus)压点(X,Y)以得到各自输出电压(E OX,E OY)。如Fig.1(测量关系)。在A和B的区域内(Active area),在X,Y方向各以2mm为间隔划直线。如Fig2。 ※注:线性测量范围:A.A区边缘单边内缩2mm。 测量关系 测 量 Y 坐 标 Y (X+电极) Vcc (Y+电极) 测量X坐标 X Fig 2 ※计算公式:V XX(理论电压)=V AB*X/(B-A)+ V A L(%)= (︱V XX- V X︱)÷(V B- V A)×100 V A:输出电压测量起点A处的电压 V B:输出电压测量终点B处的电压 V X:输出电压测量任意点X处的电压 V XX:理论计算电压 L:线性 4. 操作步骤:见作业指导书 六、检验数据处理: 1、表(一):分压表&线性表。 2、表(二):线性错误及异常对照表。 3、表(三):线性错误及异常统计表。 4、表(四):平均线性分析图。 5、表(五):平均电压分析图。

开发静态测试规范

开发静态测试规范 南京大汉网络有限公司 2010年1月

修订历史记录

目录 1目的 (3) 2范围 (3) 3术语 (3) 4角色与职责 (3) 5入口准则 (4) 6输入 (4) 7主要活动 (4) 1 编码过程 (4) 2 开发负责人(或部门经理)检查 (4) 3 QA检查 (4) 8开发支持流程 (5) 1 运行环境规范 (5) 2 F IND B UGS配置说明 (5) 3 E CLIPSE设置 (8) 4 代码检查规范 (9) 5 F IND B UGS使用规范 (9) 9输出 (10) 10出口准则 (10) 11引用文档 (10)

1目的 本文档的目的是为了规范开发人员在开发阶段对代码进行静态测试。静态测试一方面可以提高开发人员编写代码的质量;另一方面,测试人员藉此可以把更多的精力放在业务逻辑的确认上面,而不是花大量精力去研究一些要在特殊状况下才可能出现的 BUG(典型的如Null Pointer Dereference)。使单元测试消耗工作量更少,也可以提高测试的效率。 2范围 本文档所涉及的角色有:开发人员、开发负责人(或部门经理)、QA。适用于公司所有软件编码过程。 3术语 4角色与职责

5入口准则 编码阶段 6输入 公司编码规范 7主要活动 1编码过程 当开发人员完成了部分功能模块开发的时候(指代码撰写完成,并已debug通过之后),在Eclipse的problems中没有Error和Warnings的情况下,可运用FindBugs对该模块涉及的JAVA文件进行扫描,通过FindBugs发现一些不易察觉的BUG或者是性能问题。(具体操作步骤参考8.2FindBugs配置说明)。 2开发负责人(或部门经理)检查 在编码进行中或者是编码结束后,由开发负责人(或部门经理)负责对代码质量进行走查,(除FindBugs运行检出的问题外)在检查的过程中出现的其他问题,都将记录在《问题跟踪表》中。检查方式:可对整个工程或者是单独的代码块进行检查。由开发负责人(或部门经理)对《问题跟踪表》中的问题进行跟踪。 开发人员对《问题跟踪表》中的问题进行修改。并且要保证Eclipse—>Problems中没有Errors和Warnings存在,并且FindBugs没有检测出任何隐藏BUG的情况下才能通过。3QA检查 开发负责人(或部门经理)检查完代码后,由QA进行复查,QA将复查出的问题记录 在《静态测试检查单》-问题跟踪表中。QA复查通过后,才能进行产品预演。测试人员在 进行测试之前,需要查看《静态测试检查单》—QA复查单,在QA确认编码阶段已经结束 的情况下,才能进行产品预演。

编写自动化测试脚本心得---菜鸟入门篇

编写自动化测试脚本心得 --------菜鸟入门篇 本文中将不会讲解ISEE的测试原理、不说明Python的常用语法、不介绍OTP测试平台的架构,自动化测试组的牛人们已经为我们编写了很多这些方面的资料,而且我也怕学艺不精说的不对,因为……我还是一只小小的菜鸟。写这篇文档分享我的一点点小心得,只是为了让后面更多的菜鸟们在编写第一个脚本的时候少一些困惑、多一点自信。 1、现在大家使用的ISEE工具,分为安装版和拷贝版。两者在使用上一个很大的区别是, 拷贝版本不能新建测试用例、测试文件夹。使用拷贝版的同事,在已有测试用例中新建测试脚本,脚本的执行效果是一样的。 2、测试脚本的结构。常用测试脚本的结构基本相同,分为三大部分: 1)引用测试用例需要的类、库等文件 -----这部分的改动很容易 2)定义测试实现类A,这个类通常有两个函数def # Block1:测试用例初始化。 def InitTest(self): -----这里主要是初始化TA,大多数情况下不需要修改 # Block2:测试用例主体 def Testing(self): ------这部分是我们的重点了,所有的脚本功能都要在这里定义完成3)实例化A,脚本执行定义动作的入口 -----这部分基本不需要改动,直接复用借用前辈们的代码就OK啦 3、脚本的第一行都会有这样一段,注意哦,这个不是注释,不能删除的。有了这句才能在 脚本里写中文。 #coding:utf-8 4、脚本里需要发送的消息除了在脚本中需要构造输入参数之外,还要保证在ISEE中有对 应命令码的用例数据。举例如下: 脚本中有如下代码,需要发送0x2a1d命令 此时需要确认用例数据中有0x2a1d命令数据。如果没有需要新建,只要构造报文头部分就可以了,其他的内容我们强大的自动化平台全部在后台搞定。

稳定性试验方案

稳定性试验方案 1 2020年4月19日

Stability Study Protocol for Exhibit Batch of Chloroquine Phosphate Tablets USP, 250mg 规格为250 mg的USP磷酸氯喹片长期、中期及加速稳定性研究方案 Prepared By: Date: 起草者:日期:Reviewed By QA: Date: 审核者:日期: Approved By: Date: 批准者:日期: Starting Date: Completed Date:

文档仅供参考,不当之处,请联系改正。 开始日期:结束日期: 3 2020年4月19日

Contents 目录 1. Purpose目的…………………………………………………………………………………………错误!未定义书签。 2. Scope范围…………………………………………………………………………………………..错误!未定义书签。 3. R e f e r e n c e s参考资料…………………………………………………………………………………..错误!未定义书签。 4. G e n e r a l I n f o r m a t i o n基本信息………………………………………………………………………..错误!未定义书签。 4.1 S t a b i l i t y S a m p l e s稳定性研究样品…………………………………………………………错误!未定义书签。 4.2 P r o d u c t O u t l i n e样品概述………………………………………………………………..……错误!未定义书签。 4.3 F o r m u l a t i o n处方………………………………………………………………………………错误!未定义书签。 4.4 C o n t a i n e r-C l o s u r e S y s t e m s包装……………………………………………………………错误!未定义书签。 4.5 Labeling标签…………………………………………………………………………………..错误!未定义书签。 4.6 S a m p l e s a n d P a c k a g e样品与包装………………………………………………………….错误!未定义书签。

三款静态源代码安全检测工具比较

源代码安全要靠谁? 段晨晖2010-03-04 三款静态源代码安全检测工具比较 1. 概述 随着网络的飞速发展,各种网络应用不断成熟,各种开发技术层出不穷,上网已经成为人们日常生活中的一个重要组成部分。在享受互联网带来的各种方便之处的同时,安全问题也变得越来越重要。黑客、病毒、木马等不断攻击着各种网站,如何保证网站的安全成为一个非常热门的话题。 根据IT研究与顾问咨询公司Gartner统计数据显示,75%的黑客攻击发生在应用层。而由NIST的统计显示92%的漏洞属于应用层而非网络层。因此,应用软件的自身的安全问题是我们信息安全领域最为关心的问题,也是我们面临的一个新的领域,需要我们所有的在应用软件开发和管理的各个层面的成员共同的努力来完成。越来越多的安全产品厂商也已经在考虑关注软件开发的整个流程,将安全检测与监测融入需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试等各个阶段以全面的保证应用安全。 对于应用安全性的检测目前大多数是通过测试的方式来实现。测试大体上分为黑盒测试和白盒测试两种。黑盒测试一般使用的是渗透的方法,这种方法仍然带有明显的黑盒测试本身的不足,需要大量的测试用例来进行覆盖,且测试完成后仍无法保证软件是否仍然存在风险。现在白盒测试中源代码扫描越来越成为一种流行的技术,使用源代码扫描产品对软件进行代码扫描,一方面可以找出潜在的风险,从内对软件进行检测,提高代码的安全性,另一方面也可以进一步提高代码的质量。黑盒的渗透测试和白盒的源代码扫描内外结合,可以使得软件的安全性得到很大程度的提高。 源代码分析技术由来已久,Colorado 大学的 Lloyd D. Fosdick 和 Leon J. Osterweil 1976 年的 9 月曾在 ACM Computing Surveys 上发表了著名的 Data Flow Analysis in Software Reliability,其中就提到了数据流分析、状态机系统、边界检测、数据类型验证、控制流分析等技术。随着计算机语言的不断演进,源代码分析的技术也在日趋完善,在不同的细分领域,出现了很多不错的源代码分析产品,如 Klocwork Insight、Rational Software Analyzer 和 Coverity、Parasoft 等公司的产品。而在静态源代码安全分析方面,Fortify 公司和 Ounce Labs 公司的静态代码分析器都是非常不错的产品。对于源代码安全检测领域目前的供应商有很多,这里我们选择其中的三款具有代表性的进行对比,分别是Fortify公司的Fortify SCA,Security Innovation公司的Checkmarx Suite和Armorize 公司的CodeSecure。 2. 工具介绍

代码级自动化测试方法

代码级自动化测试方法—程序静态分析技术及实践 作者:网络转载发表于:[ 2011/4/19 10:09:27 ] 程序静态分析(Program Static Analysis)是指在不运行代码的方式下,通过词法分析、语法分析、控制流分析等技术对程序代码进行扫描,验证代码是否满足规范性、安全性、可靠性、可维护性等指标的一种代码分析技术。它可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存在的结构性错误、安全漏洞等问题,从而保证软件的整体质量。 本文首先对程序静态分析的特点、常用静态分析技术、静态分析实现方式进行描述,然后通过一个实例讲解了程序静态分析的执行过程。 一、静态分析特点 程序静态分析是与程序动态分析相对应的代码分析技术,它通过对代码的自动扫描发现隐含的程序问题,主要具有以下特点: (1)不实际执行程序。动态分析是通过在真实或模拟环境中执行程序进行分析的方法,多用于性能测试、功能测试、内存泄漏测试等方面。与之相反,静态分析不运行代码只是通过对代码的静态扫描对程序进行分析。 (2)执行速度快、效率高。目前成熟的代码静态分析工具每秒可扫描上万行代码,相对于动态分析,具有检测速度快、效率高的特点。 (3)误报率较高。代码静态分析是通过对程序扫描找到匹配某种规则模式的代码从而发现代码中存在的问题,例如可以定位strcpy()这样可能存在漏洞的函数,这样有时会造成将一些正确代码定位为缺陷的问题,因此静态分析有时存在误报率较高的缺陷,可结合动态分析方法进行修正。 二、常用静态分析技术 (1)词法分析:从左至右一个字符一个字符的读入源程序,对构成源程序的字符流进行扫描,通过使用正则表达式匹配方法将源代码转换为等价的符号(Token)流,生成相关符号列表,Lex为常用分析工具。 (2)语法分析:判断源程序结构上是否正确,通过使用上下文无关语法将相关符号整理为语法树,Yacc为常用工具。 (3)抽象语法树分析:将程序组织成树形结构,树中相关节点代表了程序中的相关代码,目前已有javacc等抽象语法树生成工具。 (4)语义分析:对结构上正确的源程序进行上下文有关性质的审查。

软件测试之服务器稳定性测试方法

服务器稳定性是最重要的,如果在稳定性方面不能够保证业务运行的需要,在高的性能也是无用的。 正规的服务器厂商都会对产品惊醒不同温度和湿度下的运行稳定性测试。重点要考虑的是冗余功能,如:数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等。 一些测试方法主要分以下几种: 压力测试:已知系统高峰期使用人数,验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求。系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值之内。系统是否会因这样的压力导致不良反应(如:宕机、应用异常中止等)。 Ramp Up 增量设计:如并发用户为75人,系统注册用户为1500人,以5%-7%作为并发用户参考值。一般以每15s加载5人的方式进行增压设计,该数值主要参考测试加压机性能,建议Run几次。以事务通过率与错误率衡量实际加载方式。 Ramp Up增量设计目标:寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置,抓住出现的性能拐点时机,一般常用参考Hits点击率与吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断。模拟高峰期使用人数,如早晨的登录,下班后的退出,工资发送时的消息系统等。 另一种极限模拟方式,可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作的系统极限操作指标。加压方式不变,在各脚本事务点中设置同集合点名称(如:lr_rendzvous("same");)在场景设计中,使用事务点集合策略。以同时达到集合点百分率为标准,同时释放所有正在Run的Vuser。 稳定性测试:已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等。设计综合测试场景,测试时将每个场景按照一定人数比率一起运行,模拟用户使用数年的情况。并监控在测试中,系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值。事务响应时间是否会出现波动或随测试时

线性度

TP 线性度测试 一:线性度定义 备注: △ Ymax :输出平均值与最佳直线问的最大偏差 Ymax-Ymin :传感器的量程,是测量上限(高端)和测量下限(低端)的代数差 ? 以电阻屏为例:电阻式TP 由上下两个导电层构成,其等效电阻为Rx 、Ry 。测试时,先给X 向加基准 电压5V ,测试Y 向电压。因为触摸压力使两个导电层接触,通过计算测量Y 向电压就可以解析出触点Y 向基于相对零点的偏移量。同理可以测得X 向基于相对零点的偏移量。 在线性度测试中,根据所选定参考直线的不同,可获得不同的线性度 在不同衡量标准中,独立线性度足衡量线性特性的最客观标准(以最佳直线作为参考直线) 独立线性度定义为实际平均输 特性曲线对最佳直线的最大偏差,以满量程输出的分比来表示 Xmax-Xmin Lx=± △Xmax X 100% Ymax-Ymin Ly=± △Ymax X 100% Ymax Ymi Xmi Xma

二:测试原理 测试接触点的选择:在测试触摸屏线性度时,为了能够精确反应触摸屏的整体特性,需要选取尽量多的测 点。然而,对于测试时间与效率而言,希望选取尽量少的测试点。因此,在精度和效率之间需要选取一个平衡点。 线性度:支持并行线、垂直线、对角线、圆弧等多种图像来检测产品的线性偏差,可在测试区域内任意设 臵线距、线数及弧度大小,并支持两点同时划线、两点划圆等多种测试方式,达到更精确的体现产品特性; 灵敏度:可设定不同的划线轨迹,实现接触式划线或非接触式划线,触笔离产品的高度可按设定调节,并 能自动找出触控高度 在实际应用中,常用两个步进电机作为驱动装臵实现一个二维定位系统控制测试笔在触摸屏上打点,实现 测试的输入。 根据接触点输入集P (P1,P2,P2……….Pn-1,Pn )与输出集T (T1,T2,T3……Tn-1,Tn )中对应点的最大偏差 值即可求出整块屏的线性度 测试点分布示意 测试区域定位图

Testbed静态测试使用指南V1.1

目录 1Testbed功能介绍 (1) 1.1编程规则验证 (1) 1.2数据流分析 (1) 1.3控制流分析 (1) 1.4表达式分析 (2) 1.5接口分析 (2) 1.6软件质量度量分析 (2) 2使用Testbed 进行编码规则的定制和检查 (3) 2.1确定测试需求 (3) 2.2建立测试工程 (3) 2.3定制代码分析规则 (6) 2.4配置Report选项 (7) 2.5分析执行及结果查看 (8) 3结果分析及测试报告编写 (9) 3.1质量度量信息的获取 (9) 3.2程序质量度量报告单 (11) 3.3静态分析质量报告单 (12) 附录A:静态分析推荐规则使用说明 (1)

1Testbed功能介绍 1.1编程规则验证 编程标准验证是高可靠性软件开发不可缺少的软件质量保证方法,使用LDRA Testbed 自动地验证应用软件是否遵循了所选择的编程规则。编程规则由软件项目管理者根据自身项目的特点并参考现有的成熟的软件编程标准制定,如DERA(欧洲防务标准),MISRA(汽车软件标准),LDRA Testbed依据此规则搜索应用程序,并判断代码是否违反所制定的编程规则。LDRA Testbed报告所有违反编程规则的代码并以文本方式或图形反标注的方式显示。测试人员或编程人员可根据显示的信息对违反编程规则的代码进行修改。 1.2数据流分析 LDRA Testbed分析软件中全局变量、局域变量及过程参数的使用状况,并以图形显示、HTML或ASCII文本报告方式表示,清晰地识别出变量使用引起的软件错误,此种方法既可使用于单元级,亦可使用于集成级、系统级。 通过Testbed数据流分析功能,可方便地分析出软件中一些可能的程序欠缺,如: 1.没使用的函数参数; 2.不匹配的参数; 3.变量未赋初值就引用; 4.代码中有多余变量; 5.给值传递参数赋值; 6.无返回值的函数路径; 7.函数的实参是全局变量。 1.3控制流分析 控制流分析检查以下内容: 1.不可达代码; 2.不合理的循环结构; 3.存在浮点相等比较; 4.函数存在多个出口; 5.函数存在多个入口。

APP自动化测试方法

App应用测试绪论 1.1App测试策略 随着互联网浪潮的到来,手机app应用早已渗透到了我们日常生活的方方面面,成为不可或缺的一部分,而且在可以预见的未来这种趋势会更加明显而强烈。对于软件开发、测试工作来说,其工作重点也在在这股浪潮的潜移默化中发生了转向。本章节将分别介绍App 测试中需要关注的内容和重点,以及移动产品测试的特点和测试方法方法。 概括地说,手机APP测试点有如下几个方面: 图1-1App测试主要内容 App测试的主要内容为: 开发支持,开发支持的工作内容有:单元测试、功能测试、用户故事测试、原型模拟。产品检查和确认,包括探索性测试、可用性

测试、验收测试。技术验证,包含:安全测试及技术类测试验证。 这几个领域互有重叠,我中有你你中有我,其关系如下图: 1.2产品检查和确认 1.2.1安装和卸载 普通的安装卸载的方法,主要有三种方式:(一)生成APK文件在真机上操作;(二)android手机端的通用安装工具;(三)通过命令行adb install/uninstall进行安装卸载。 关于异常安装和卸载方面的测试,需要关注: 相关系统和应用:冲突检测、静默卸载。安装过程中是否可以中途取消(断电、断网等),是否支持断点续传。异常卸载:卸载期间中死机,断电,重启等异常,环境恢复后是否可以正常卸载。 可以在手机直接卸载,也可以通过软件卸载安装,或通过PC桌面删除应用,卸载过程应该随心所欲不会给用户造成任何心里负担,检查“取消卸载”功能是否正常,取消后正常回滚,软件没有被卸载,可以继续正常使用。检查卸载后是否所有的安装文件夹、文件被全部

删除,同时,删除前系统应该提示是否保留用户数据。 此外,App是否可以在iOS或android等操作系统安装,并且支持不同的版本,如果系统版本过低导致应用不能适配、安装空间不足时是否有相应提示、如果应用需要通过网络验证之类的安装,测试断网时,应该提前明确提示。 1.2.2加载和运行 关于App应用的加载和运行,重点验证:(一)App安装完成后,是否可以正常打开软件?(二)软件安装后是否可以正常运行,安装后的文件夹及文件是否可以写到指定的目录里?(三)App运行时,是否有加载图示?运行速度如何,切换是否流畅?界面跳转是否正确?(四)是否会出现闪退?如有,频率有多高?是否超过用户能容忍的阀值?(五)涉及到图片处理的时候,是否容易出现程序崩溃现象等。 1.2.3登录和登出 关于登入: 最基本的情况,当登录用户名和密码错误时,界面有提示信息、对于未登录时候的页面的操作,是否做了控制?提示信息是否明确并且不存在安全隐患。比方说,当系统校验用户名、密码不通过时,应该提示诸如“用户名或密码输入错误”,而不是明确的指出是“用户名不存在”或者“密码错误”,这是很容易成为安全漏洞并通过穷举或社会工程等手段突破校验的。密码修改和忘记密码是两大需要重点测试的模块,对于密码更改功能,修改后重新登录时是否做到了有效

pythonwebdriver自动化测试实战

项目实战 第5章测试模型与测试脚本优化 第一节、测试模型介绍 线性测试 通过录制或编写脚本,一个脚本完成用户一套完整的操作,通过对脚本的回放来进行自动化测试。这是早期进行自动化测试的一种形式;我们在上一章中练习使用所编写的脚本也是这种形式。 脚本一

脚本二 通过上面的两个脚本,我们很明显的发现它的问题: 一个用例对应一个脚本,假如界面发生变化,用户名的属性发生改变,不得不需要对每一个脚本进行修改,测试用例形成一种规模,我们可能将大量的工作用于脚本的维护,从而失去自动化的意义。 这种模式下数据和脚本是混在一起的,如果数据发生变也也需要对脚本进行修改。 这种模式下脚本的可重复使用率很低。 模块化与库 我们会清晰的发现在上面的脚本中,其实有不少内容是重复的;于是就有了下面的改进。

测试用例: 注意,上面代码并非完整代码,不能运行。 通过上面的代码发现,我们可以把脚本中相同的部分独立出来,形成模块或库;当脚本需要进行调用。这样做有两个好处: 一方面提高了开发效率,不用重复的编写相同的脚本;另一方面提高了代码的复用。 数据驱动 数据驱动应该是自动化的一个进步;从它的本意来讲,数据的改变(更新)驱动自动化的执行,从而引起结果改变。这显然是一个非常高级的概念和想法。 其实,我们能做到的是下面的形式。 d:\\

图4 8 = ("D:\\\\", "r") = () () #执行循环 : = () ("") ("")() ..... 不管我们读取的是文件,还是、文件的之类,又或者是数组、字典函数。我们实现了数据与脚本的分离,换句话说,我们实现了参数化。我们仍一千条数据,通过脚本的执行,可以返回一千条结果出来。 同样的脚本执行不同的数据从而得到了不同的结构。是不是增强的脚本的复用性呢! 其实,这对开发来说是完全没有什么技术含量的;对于当初自动化工具来说确是一个买点,因为它面对的大多是不懂开发的测试。

服务器的稳定性服务器稳定性测试思路方法

服务器的稳定性:服务器稳定性测试思路方法疯狂代码 https://www.360docs.net/doc/3c4954885.html,/ ?:http:/https://www.360docs.net/doc/3c4954885.html,/SoftwareTesting/Article35038.html 服务器稳定性是最重要如果在稳定性方面不能够保证业务运行需要在高性能也是无用 正规服务器厂商都会对产品惊醒区别温度和湿度下运行稳定性测试重点要考虑是冗余功能如:数据冗余、网卡荣誉、电源冗余、风扇冗余等 些测试思路方法主要分以下几种: 压力测试:已知系统高峰期使用人数验证各事务在最大并发数(通过高峰期人数换算)下事务响应时间能够达到客户要求系统各性能指标在这种压力下是否还在正常数值的内系统是否会因这样压力导致不良反应(如:宕机、应用异常中止等) Ramp Up 增量设计:如并发用户为75人系统注册用户为1500人以5%-7%作为并发用户参考值般以每 15s加载5人方式进行增压设计该数值主要参考测试加压机性能建议Run几次以事务通过率和率衡量实际加载方式 Ramp Up增量设计目标: 寻找已增量方式加压系统性能瓶颈位置抓住出现性能拐点时机般常用参考Hits点击率和吞吐量、CPU、内存使用情况综合判断模拟高峰期使用人数如早晨登录下班后退出工资发送时消息系统等 另种极限模拟方式可视为在峰值压力情况下同时点击事务操作系统极限操作指标加压方式不变在各脚本事务点中设置同集合点名称(如:lr_rendzvous("same");)在场景设计中使用事务点集合策略以同时达到集合点百分率为标准同时释放所有正在RunVuser 稳定性测试:已知系统高峰期使用人数、各事务操作频率等设计综合测试场景测试时将每个场景按照定人数比率起运行模拟用户使用数年情况并监控在测试中系统各性能指标在这种压力下是否能保持正常数值事务响应时间是否会出现波动或随测试时间增涨而增加系统是否会在测试期间内发生如宕机、应用中止等异常情况 根据上述测试中各事务条件下出现性能拐点位置已确定稳定性测试并发用户人数仍然根据实际测试服务器(加压机、应用服务器、数据服务器 3方性能)估算最终并发用户人数 场景设计思想: 从稳定性测试场景设计意义应分多种情况考虑: 针对同个场景为例以下以公文附件上传为例简要分析场景设计思想: 1)场景:已压力测试环境下性能拐点并发用户为设计测试场景目验证极限压力情况下测试服务器各性能指标 2)场景 2:根据压力测试环境中CPU、内存等指标选取服务器所能承受最大压力50%来确定并发用户数 测试思路方法:采用1)Ramp Up-Load all Vusers simultaneously

传感器线性度的概念及表示方法

传感器线性度的概念及表示方法 1传感器线性度的概念 线性度是描述传感器静态特性的一个重要指标,以被测输入量处于稳定状态为前提。 线性度又称非线性,表征传感器输出—输入校准曲线(或平均校准曲线)与所选定的作为工作直线的拟合直线之间的偏离程度。这一指标通常以相对误差表示如下。 %100.max ??±=S F L y L ξ (1) 式中:max L ?——输出平均校准曲线与拟合直线间的最大偏差; S F y .——理论满量程输出。 由式(1)可见,拟合直线是获得相应的线性度的基础,选择的拟合直线不同,max L ?不同,计算所得的线性度数值也就不同。 2线性度表示方法 线性度表示方法很多,一般常用的有以下四种方法。 2.1理论直线法 理论直线法是以传感器的理论特性直线作为拟合直线,与传感器被测输出值无关。 例如:在一个标准大气压力试验条件下,设定被测温度传感器下限值为0℃,上限值为100℃,以测量范围为0℃~100℃的二等标准水银温度计作为标准计量器具,不管温度标定试验级数如何确定,均以标准水银温度计示值作为拟合直线,即试验各温度测试点温度传感器计算温度值均直接与该测试点标准水银温度计示值进行比较,从中获取max L ?,max L ?值即为被测温度传感器线性误差,暂名之以“理论线性度”。理论直线法示意见图1。 图1 理论直线法示意图 0 y x

2.2最佳直线法 通过图解法或计算机辅助解算,获得一条“最佳直线”,使得传感器正反行程校准曲线相对于该直线的正、负偏差相等且最小,如图2所示。由此所得的线性度称为“独立线性度”。 2.3端点直线法 以传感器校准曲线两端点间的连线作为拟合直线,这种方法可为称之为端点直线法,端基直线法,相应地线性度称之为端点线性度或端基线性度。端点直线法示意见图3。 图3 端点直线法示意图 端点直线法拟合直线方程为: kx b y += (2) 2.4最小二乘直线法 利用最小二乘原理获取拟合直线的方法称为最小二乘直线法。这种方法的基本原理是使传感器校准数据的残差的平方和最小。 最小二乘法拟合直线以式(2)表示,设定传感器校准测试点为n ,第i 个标准数据i y 的残差i ?为: )(i i i kx b y +-=? (3) 按最小二乘法原理,应使∑=?n i i 12 最小。因此,以∑=?n i i 12 分别对b 和k 求一阶偏0 x y 0

接口自动化测试方案

接口自动化测试方 案

接口自动化测试方案 4月9日 文档编号:(V1.0) 目录 目录 1测试需求及范围 (3) 1.1测试目的 (3) 1.2测试需求 (3) 2测试方法 (4) 3测试工具及框架拓扑图 (4) 3.1测试工具 (4) 3.2自动化测试拓扑图 (4) 4流程示例 (4) 5测试环境 (6) 2.1硬件配置 (6) 2.2软件配置 (6) 6测试思路 (7) 6.1通用测试场景 (7) 6.2逻辑场景 (8)

6.3断言检查 (9) 1测试需求及范围 1.1测试目的 随着公司项目的不断增大,接口的服务随之增多,回归的任务量越来越大,需要对接口进行定时回归测试来保证系统的稳定性。 1.在开发提交新的接口前进行冒烟测试,以保证系统是能够正常开展测试的 2.功能测试完成/bug回归完成后进行回归测试,保证bug 修改完成后没有引入新的问题 1.2测试需求 1、当前提供的接口多为Rest 规范的接口,需要使用JMeter进行自动化接口测试,核对接口入参及返回报文格式、内容的正确性,最终经过Jenkins持续集成生成测试报告。 2、对开发人员的需求 接口文档的规范,如:输入输出模板,输出类型是否全面

2测试方法 根据开发人员提供的接口访问地址、入参格式、请求格式,进行接口请求数据拼接,并查看返回结果及返回报文、响应时间,检查返回Json内容是否符合接口定义规范,是否符合预期的返回结果。 3测试工具及框架拓扑图 3.1测试工具 Jemeter+Jenkins 3.2自动化测试拓扑图 4流程示例 测试数据从csv或者txt文件里读取,包含入参、出参、预期结果/断言

试验测试线性范围的确认

化学分析方法确认 线性范围 a)采用校准曲线法定量,并至少具有6个校准点(包括空白),浓度范围尽可能覆盖一个 或多个数量级,每个校准点至少随机顺序重复测量2次,最好是3次或更多;对于筛选方法,线性回归方程的相关系数不低于0.98;对于准确定量的方法,线性回归方程的相关系数不低于0.99。 b)校准用的校准点应尽可能均匀地分布在关注的浓度范围内并能覆盖该范围。在理想的情 况下,不同浓度的校准溶液应独立配置,低浓度的校准点不宜通过稀释校准曲线中高浓度的校准点进行配置。 c)浓度范围一般应覆盖关注浓度的50%~150%,如需做空白时,则应覆盖关注浓度的0%~ 150%。 d)应充分考虑可能的基质效应影响,排除其对校准曲线的干扰。实验室应提供文献或实验 数据,说明目标分析物在溶剂中、样品中和基质成分中的稳定性,并在方法中予以明确。 通常各种分析物在保持条件的稳定性都已有很好的研究,监测保存条件应作为常规实验室确认系统的一部分。对于缺少稳定性数据的目标分析物,应提供能分析其稳定性的测定方法和确认结果。 检出限 a)仪器检出限(IDL):为用仪器可靠的将目标分析物信号从背景(噪音)中识别出来时分 析物的最低浓度或量,该值表示为仪器检出限(IDL)。随着一起灵敏度的增加,仪器噪声也会降低,相应IDL也降低。 b)方法检出限(MDL):为用特定方法可靠的将分析物测定信号从特定基质背景中识别或 区分出来时分析物的最低浓度或量。即MDL就是用该方法测定出大于相关不确定度的最低值。确定MDL时,应考虑到所有基质的干扰。 注:方法的检出限(LOD)不宜与仪器最低相应值相混淆。使用信噪比可用来考察仪器性能但不适用于评估方法的检出限(LOD)。 c)确定检出限的方法 1)目视评估法评估LOD 目视评估法是通过在样品空白中添加已知浓度的分析物,然后确定能够可靠检测出分析物最低浓度值的方法。即在样品空白中加入一系列不同浓度的分析物,随机对每一个浓度点进行约7次的独立测试,通过绘制阳性(或阴性)结果百分比与浓度相对应的反应曲线确定阀值浓度。该方法也可用于定性方法中检出限的确定。 2)空白标准偏差法评估LOD 即通过分析大量的样品空白或加入最低可接受浓度的样品空白来确定LOD。独立测试的次数应不少于10次(n≧10),计算出检测结果的标准偏差(s),计算方法见下表。

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