齊建業(yè)，李 強(qiáng)，余 祥

（電子工程學(xué)院，安徽 合肥230037）

0 引 言

對(duì)協(xié)議進(jìn)行一致性測(cè)試，通過(guò)有限狀態(tài)機(jī)（finite state machine，F(xiàn)SM）對(duì)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)文本描述進(jìn)行形式化分析，由于主觀上的理解可能會(huì)在建模中產(chǎn)生偏差，影響后續(xù)測(cè)試用例的生成。利用FSM 直接描述協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)文本，轉(zhuǎn)化過(guò)程比較抽象，要求相對(duì)較高。由于UML 具有交互性強(qiáng)、直觀生動(dòng)的特點(diǎn)，可以通過(guò)UML 圖自動(dòng)生成軟件測(cè)試用例［1］。因此，可以采用UML 中的活動(dòng)圖對(duì)被測(cè)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的功能說(shuō)明進(jìn)行描述，進(jìn)而生成協(xié)議一致性測(cè)試的測(cè)試用例。

本文建立了協(xié)議一致性測(cè)試用例生成模型，由形式化活動(dòng)圖、擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)和算法FADToEFSM 組成。通過(guò)形式化定義UML 活動(dòng)圖，可以將由自然語(yǔ)言描述的任意的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)文本轉(zhuǎn)化為形式化的活動(dòng)圖，降低了協(xié)議形式化分析的復(fù)雜程度。設(shè)計(jì)FADToEFSM 算法將形式化的活動(dòng)圖轉(zhuǎn)化為擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)（extended finite state machine，EFSM），將EFSM 再轉(zhuǎn)化為測(cè)試用例，上述兩個(gè)轉(zhuǎn)化過(guò)程按照數(shù)學(xué)運(yùn)算，消除了協(xié)議一致性測(cè)試覆蓋的不完備問(wèn)題。根據(jù)實(shí)際被測(cè)的協(xié)議實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品說(shuō)明實(shí)例化測(cè)試數(shù)據(jù)，生成協(xié)議一致性測(cè)試用例。

1 相關(guān)概念

1.1 形式化活動(dòng)圖

活動(dòng)圖是UML模型中用于對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為建模的一種圖形工具，它或是對(duì)活動(dòng)的序列進(jìn)行描述，或是描述對(duì)活動(dòng)控制轉(zhuǎn)化進(jìn)行描述。UML 對(duì)動(dòng)態(tài)語(yǔ)義的描述不是十分清楚，例如一個(gè)活動(dòng)圖的節(jié)點(diǎn)可以描述事件、退出、入口以及執(zhí)行等4 種動(dòng)作，具體是哪一種動(dòng)作，不清楚。因此，對(duì)活動(dòng)圖模型中若干圖形元素的語(yǔ)義和語(yǔ)法進(jìn)行形式化。

定義1 形式化活動(dòng)圖（formal activity diagram，F(xiàn)AD）［2］

通過(guò)圖像來(lái)描述協(xié)議實(shí)現(xiàn)之間的數(shù)據(jù)包交互關(guān)系：

FAD＝＜ID，Start，End，SA，IN，OUT，Judge，F(xiàn)L，Con＞

（1）標(biāo)識(shí)ID：唯一地標(biāo)識(shí)一個(gè)FAD；

（2）系統(tǒng)動(dòng)作SA：描述數(shù)據(jù)包生成；

（3）輸出動(dòng)作OUT：描述數(shù)據(jù)包發(fā)送；

（4）輸入動(dòng)作IN：描述數(shù)據(jù)包捕獲；

（5）起始端點(diǎn)Start：描述FAD 的開(kāi)始狀態(tài)，即START 事件，限定一個(gè)FAD 只有一個(gè)起始點(diǎn)；

（6）結(jié)束端點(diǎn)End：描述FAD 的終結(jié)狀態(tài)，即CLOSURE事件，限定一個(gè)FAD 只有一個(gè)結(jié)束點(diǎn)；

（7）判斷框Judge：作為一種條件判斷，描述一個(gè)或者幾個(gè)進(jìn)口點(diǎn)、出口點(diǎn)；

（8）連線FL：描述FAD 中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的控制流線條；

（9）聯(lián)系點(diǎn)Con：作為連線的連接部分，可以有一條或多條連線進(jìn)入，限定只有一個(gè)連線出口。

1.2 擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)

定義2 擴(kuò)展的有限狀態(tài)機(jī)（EFSM）［2］

擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)EFSM 用五元組來(lái)表示：EFSM＝（S，s0，sF，T，δ）。擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)將形式化活動(dòng)圖轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)移事件集合以及狀態(tài)集合。集合元素的唯一性，使得用同一語(yǔ)義的轉(zhuǎn)移事件或狀態(tài)時(shí)，使用唯一的定義，從而避免了語(yǔ)義矛盾的產(chǎn)生。

2 FAD 轉(zhuǎn)換EFSM 算法

根據(jù)EFSM 的定義，設(shè)計(jì)從FAD到EFSM 的轉(zhuǎn)換原則：

（1）將起始端點(diǎn)轉(zhuǎn)換為開(kāi)始狀態(tài)s0；

（2）將系統(tǒng)動(dòng)作轉(zhuǎn)換為EFSM 中的一個(gè)事件狀態(tài)和一個(gè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)移Trig＿SystemAction＿Num；

（3）將輸入動(dòng)作轉(zhuǎn)換為一個(gè)空偽狀態(tài)St＿Empty＿Num 和一個(gè)輸入轉(zhuǎn)移；

（4）將輸出動(dòng)作轉(zhuǎn)換為EFSM 中的一個(gè)輸出狀態(tài)和一個(gè)自動(dòng)轉(zhuǎn)移Trig＿Automation；

（5）將判斷框轉(zhuǎn)換為在EFSM 中增加一個(gè)St＿Fork－Join＿Num，根據(jù)出口判斷增加Trig＿Constraint＿Num 和空偽狀態(tài)St＿Empty＿Num；

（6）連接點(diǎn)只起到兩條流線之間的傳遞作用，沒(méi)有狀態(tài)轉(zhuǎn)化；

（7）將結(jié)束點(diǎn)轉(zhuǎn)化為結(jié)束狀態(tài)sF。

根據(jù)上述轉(zhuǎn)換規(guī)則，設(shè)計(jì)了將FAD 轉(zhuǎn)換為EFSM 的算法。

算法：EFSM 自動(dòng)生成produceEFSMFromFAD （fad）

算法原理：將形式化活動(dòng)圖中的圖元按照從初始點(diǎn)到結(jié)束點(diǎn)的順序添加到EFSM 中。如果EFSM 中沒(méi)有則增加一個(gè)新?tīng)顟B(tài)，同時(shí)添加一個(gè)轉(zhuǎn)移事件；如果擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)中已經(jīng)有相應(yīng)圖元轉(zhuǎn)化的狀態(tài)，那么只增加一個(gè)轉(zhuǎn)移事件；如果是連接點(diǎn)，不轉(zhuǎn)化，檢查并轉(zhuǎn)化下一個(gè)圖元。

輸入：FAD

輸出：EFSM

算法步驟：

（1）新建一個(gè)EFSM 類的對(duì)象efsm；

（2）將開(kāi)始狀態(tài)s0添加到efsm；

（3）調(diào)用局部函數(shù)constructEFSM（StartObj，efsm）將FAD分解為EFSM片段；

（4）調(diào)用局部函數(shù)AddtoEFSM（NextObj，StartObj，efsm）將分解的EFSM 片段添加到擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)中；

（5）從結(jié)束狀態(tài)中刪除不符合定義的狀態(tài)；

（6）返回efsm。

其中，局部函數(shù)constructEFSM（StartObj，efsm）是一個(gè)遞歸函數(shù)，它的作用是將FAD 中圖元分解為EFSM 片段，按照?qǐng)D元類型和轉(zhuǎn)換規(guī)則將FAD 中起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)轉(zhuǎn)化為EFSM 中的初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)，將系統(tǒng)動(dòng)作轉(zhuǎn)化為EFSM 中的事件狀態(tài)和系統(tǒng)轉(zhuǎn)移，將輸入操作轉(zhuǎn)化為EFSM 中的一個(gè)輸入轉(zhuǎn)移和空偽狀態(tài)，將輸出操作轉(zhuǎn)化為EFSM 中的自動(dòng)轉(zhuǎn)移和輸出狀態(tài)，將判定框轉(zhuǎn)化為EFSM 中的連接復(fù)合偽狀態(tài)，根據(jù)出口增加條件轉(zhuǎn)移和空偽狀態(tài)。constructEFSM（StartObj，efsm）中定義了遞歸函數(shù)AddtoEFSM（NextObj，StartObj，efsm），它的作用是將由FAD片段轉(zhuǎn)換生成的EFSM 片段添加到擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)中。

3 測(cè)試用例生成

測(cè)試用例生成是根據(jù)擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)轉(zhuǎn)化為測(cè)試序列，然后對(duì)測(cè)試序列進(jìn)行實(shí)例化。其中，從EFSM 生成測(cè)試序列就是要找出所有從初始狀態(tài)到結(jié)束狀態(tài)的可行序列；實(shí)例化測(cè)試序列即是對(duì)EFSM 中包含的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例化，生成執(zhí)行的測(cè)試用例。

3.1 測(cè)試序列生成

測(cè)試序列是EFSM 中的所有狀態(tài)序列集合。根據(jù)有向圖的廣度優(yōu)先搜索算法將EFSM 轉(zhuǎn)換為測(cè)試序列。

算法：從擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)構(gòu)造一個(gè)測(cè)試序列集合produceTPS

算法原理：新建一條測(cè)試序列，從EFSM 的初始狀態(tài)s0開(kāi)始，對(duì)擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移進(jìn)行遍歷，添加到測(cè)試序列中。測(cè)試序列按照分支判定的數(shù)目劃分為相應(yīng)的若干測(cè)試序列，遇到擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)中的結(jié)束狀態(tài)sF結(jié)束遍歷［3］。

輸入：efsm輸出：測(cè)試序列集合TPS：tps＝｛tp1，tp2，…tpn｝算法步驟：

（1）新建測(cè)試序列tp，并將efsm 的開(kāi)始狀態(tài)s0加入到tp中；

（2）將新建序列加入到測(cè)試序列集合中；

（3）調(diào)用局部函數(shù)contructTP 將遍歷的狀態(tài)添加到測(cè)試序列中；

（4）去除測(cè)試序列集合中的每一條序列的空狀態(tài)；

（5）返回tps；

其中，局部函數(shù)contructTP 是一個(gè)遞歸函數(shù)，它的作用是將當(dāng)前遍歷到的狀態(tài)補(bǔ)充到當(dāng)前序列中，并更新測(cè)試序列集合。

算法produceTPS采用廣度優(yōu)先搜索算法，對(duì)EFSM 中的狀態(tài)和轉(zhuǎn)移進(jìn)行遍歷，在最差的情形下，必須尋找到所有可能節(jié)點(diǎn)的所有序列，因此其時(shí)間復(fù)雜度為O（n＋e），其中n 是EFSM 中的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)數(shù)目，e是EFSM 中的連線數(shù)目。

3.2 實(shí)例化測(cè)試序列

對(duì)測(cè)試序列實(shí)例化，是對(duì)由EFSM 生成的測(cè)試序列中的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例化，生成有效的測(cè)試用例。對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)實(shí)例化，是對(duì)測(cè)試過(guò)程中的數(shù)據(jù)包字段數(shù)值通過(guò)邊界值分析［4］和等價(jià)類劃分［5］的方法進(jìn)行賦值。

邊界值分析法對(duì)字段數(shù)值域的最大值、最小值、范圍內(nèi)任意值、較小于最大值、較小于最小值、較大于最大值、較大于最小值根據(jù)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)文本描述來(lái)分別設(shè)計(jì)測(cè)試用例。等價(jià)類劃分法將字段數(shù)值域劃分為無(wú)效等價(jià)類和有效等價(jià)類，在每一個(gè)等價(jià)類中再根據(jù)邊界值分析法設(shè)計(jì)一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)。

以測(cè)試字段 “會(huì)話標(biāo)識(shí)”為例設(shè)計(jì)一組測(cè)試用例進(jìn)行說(shuō)明，按照協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定其類型為數(shù)字，大小為2B，劃分有效等價(jià)類為（0，0xFFFF］。

（1）利用邊界值法，設(shè)計(jì)如下字段數(shù)值：

字段數(shù)值取值1：0xFFFF（上界）

字段數(shù)值取值2：0（下界）

（2）利用等價(jià)類劃分法，設(shè)計(jì)如下測(cè)試用例：

字段數(shù)值取值3：－1（不符合協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)）

字段數(shù)值取值4：0x10000（不符合協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)）

字段數(shù)值取值5：＃￥%＆＊＠（非數(shù)字字符）

字段數(shù)值取值6：空 （即數(shù)據(jù)包中沒(méi)有 “消息長(zhǎng)度”這個(gè)字段）

（3）根據(jù)數(shù)據(jù)包的實(shí)際長(zhǎng)度，為其賦予1 個(gè)正確的數(shù)值。

因此，為字段 “會(huì)話標(biāo)識(shí)”設(shè)計(jì)總計(jì)7個(gè)測(cè)試用例。

4 算法分析與比較

以測(cè)試IKE協(xié)議為例，從測(cè)試序列生成、測(cè)試序列錯(cuò)誤覆蓋度、測(cè)試用例測(cè)試覆蓋和測(cè)試用例執(zhí)行效率，對(duì)測(cè)試序列生成算法produceTPS與UIO 方法［6］、BUIO 方法［7］進(jìn)行分析比較。具體地講就是，對(duì)測(cè)試序列生成算法produceTPS與UIO 方法、BUIO 方法從測(cè)試序列生成和測(cè)試序列錯(cuò)誤覆蓋度進(jìn)行分析比較；對(duì)測(cè)試用例生成算法produceTC與文獻(xiàn)［8－11］，從測(cè)試用例測(cè)試覆蓋和測(cè)試用例執(zhí)行效率進(jìn)行分析比較。

4.1 測(cè)試序列生成和錯(cuò)誤覆蓋度分析

（1）測(cè)試序列生成分析

測(cè)試序列的長(zhǎng)度及其錯(cuò)誤覆蓋度決定了測(cè)試序列生成算法的優(yōu)劣。其中，測(cè)試序列的長(zhǎng)度決定了測(cè)試過(guò)程的工作時(shí)間，測(cè)試每個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的可用測(cè)試序列，其長(zhǎng)度等于可用測(cè)試序列中的狀態(tài)個(gè)數(shù)；錯(cuò)誤覆蓋度表征了測(cè)試序列的檢錯(cuò)能力和可信賴程度。

以測(cè)試IKE協(xié)議主模式客戶端預(yù)共享驗(yàn)證方式為例，UIO 方法生成的測(cè)試序列長(zhǎng)度最長(zhǎng)為39，BUIO 方法生成的測(cè)試序列長(zhǎng)度最長(zhǎng)為22［12］；produceTPS 算法生成的測(cè)試序列長(zhǎng)度最長(zhǎng)為11，縮短比例分別為71.79%和50%。

在EFSM 中，通過(guò)produceTPS算法生成的每個(gè)狀態(tài)的可用測(cè)試序列見(jiàn)表1。

則produceTPS算法生成的可用測(cè)試序列T1～T8長(zhǎng)度與UIO 方法和BUIO 方法生成的可用測(cè)試序列長(zhǎng)度［10］對(duì)比如圖1所示。

圖1 測(cè)試序列長(zhǎng)度

由圖1可見(jiàn)，對(duì)每個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換的可用測(cè)試序列長(zhǎng)度來(lái)說(shuō)，produceTPS算法比UIO 算法短，比BUIO 算法長(zhǎng)。測(cè)試用例中的測(cè)試步驟由測(cè)試序列的長(zhǎng)度決定，因此produceTPS算法優(yōu)于UIO 方法；produceTPS 算法之所以比BUIO 方法生成測(cè)試序列長(zhǎng)，是因?yàn)锽UIO 方法在生成測(cè)試序列的過(guò)程中，沒(méi)有考慮到構(gòu)造數(shù)據(jù)包的狀態(tài)，因此通過(guò)BUIO 方法生成的測(cè)試序列來(lái)進(jìn)一步設(shè)計(jì)與生成測(cè)試用例，需要主觀上對(duì)抽象測(cè)試序列的理解。測(cè)試數(shù)據(jù)包的構(gòu)造在測(cè)試用例中是一項(xiàng)重要環(huán)節(jié)，produceTPS算法添加了構(gòu)造數(shù)據(jù)包的狀態(tài)，就可以通過(guò)測(cè)試序列自動(dòng)生成測(cè)試用例，使得測(cè)試用例描述的測(cè)試過(guò)程更加完整和清楚，更容易進(jìn)行測(cè)試執(zhí)行，可以減少后期工作量。

表1 可用測(cè)試序列

（2）錯(cuò)誤覆蓋度分析比較

UIO 方法和BUIO 方法都是以UIO 序列為特征序列來(lái)驗(yàn)證每次轉(zhuǎn)換的末狀態(tài)，對(duì)FSM 中的所有轉(zhuǎn)換進(jìn)行了遍歷，其錯(cuò)誤覆蓋度都超過(guò)99%［12］。而produceTPS算法基于有向圖的廣度優(yōu)先搜索算法，也是對(duì)FSM 中的所有轉(zhuǎn)換進(jìn)行了遍歷，并且嚴(yán)格遵循關(guān)鍵子句邏輯覆蓋準(zhǔn)則，因此其錯(cuò)誤覆蓋度與UIO 方法和BUIO 方法相近，都超過(guò)99%。但是UIO 方法和BUIO 方法基于的FSM 沒(méi)有完全形式化，不同轉(zhuǎn)換的末狀態(tài)可能是同一個(gè)狀態(tài)（如自轉(zhuǎn)移），所以在形式化描述上UIO 方法和BUIO 方法不如produceTPS算法。

4.2 測(cè)試用例測(cè)試覆蓋和測(cè)試用例執(zhí)行效率分析比較

測(cè)試用例測(cè)試覆蓋分析比較

設(shè)計(jì)與生成的測(cè)試用例應(yīng)覆蓋被測(cè)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)的所有功能點(diǎn)，顆粒度劃分適當(dāng)，沒(méi)有冗余。測(cè)試數(shù)據(jù)應(yīng)遵循錯(cuò)誤覆蓋準(zhǔn)則，生成的測(cè)試用例既包括測(cè)試行為與測(cè)試數(shù)據(jù)正確的測(cè)試用例，也包括測(cè)試行為與測(cè)試數(shù)據(jù)不正確的測(cè)試用例。

通過(guò)測(cè)試用例生成算法produceTC設(shè)計(jì)IPsec協(xié)議測(cè)試集，對(duì)字段數(shù)值采用等價(jià)類劃分和邊界值分析法相結(jié)合的方式進(jìn)行賦值。IPsec協(xié)議包括3個(gè)子協(xié)議：IKE 協(xié)議、認(rèn)證頭協(xié)議AH 和封裝安全載荷協(xié)議ESP。

采用等價(jià)類劃分和邊界值分析法為IPsec每個(gè)協(xié)議設(shè)計(jì)一個(gè)測(cè)試集，見(jiàn)表2。每個(gè)測(cè)試集包含若干測(cè)試項(xiàng)，分為有效等價(jià)類劃分項(xiàng)和無(wú)效等價(jià)類劃分項(xiàng)；再根據(jù)測(cè)試項(xiàng)設(shè)計(jì)相應(yīng)的有效等價(jià)類測(cè)試用例和無(wú)效等價(jià)類測(cè)試用例。

表2 IPsec協(xié)議測(cè)試集

將表2設(shè)計(jì)的IPsec協(xié)議測(cè)試集與已有的IPsec協(xié)議測(cè)試集［8－11］進(jìn)行對(duì)比分析。各文獻(xiàn)中設(shè)計(jì)的測(cè)試用例數(shù)如圖2所示。

圖2 測(cè)試集比較

對(duì)圖2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析如下：

（1）由可知，對(duì)于IKE 協(xié)議，文獻(xiàn)［8－10］中并沒(méi)有為其設(shè)計(jì)測(cè)試用例；文獻(xiàn)［11］中沒(méi)有對(duì)AH 協(xié)議和ESP協(xié)議設(shè)計(jì)測(cè)試用例。由于ESP 協(xié)議、AH 協(xié)議和IKE 協(xié)議是IPsec協(xié)議的重要組成部分，其中任意一個(gè)協(xié)議的測(cè)試用例缺失對(duì)于整個(gè)IPsec協(xié)議測(cè)試集來(lái)說(shuō)都是不完備的。

（2）對(duì)于文獻(xiàn)［8－10］中設(shè)計(jì)的AH 和ESP 協(xié)議測(cè)試用例集，并沒(méi)有給出具體的測(cè)試用例設(shè)計(jì)過(guò)程，因此不方便對(duì)比分析。

（3）文獻(xiàn)［11］有91個(gè)IKE 協(xié)議測(cè)試用例，有45個(gè)功能性測(cè)試用例和46個(gè)行為性測(cè)試用例，并且行為測(cè)試用例中沒(méi)有覆蓋不正確行為的測(cè)試用例。由于IKE 協(xié)議中的功能測(cè)試用例和行為測(cè)試用例可結(jié)合進(jìn)行［11］，重復(fù)設(shè)計(jì)導(dǎo)致測(cè)試用例冗余。

（4）本文針對(duì)IKE、AH、ESP協(xié)議分別進(jìn)行了測(cè)試用例設(shè)計(jì)，如所示，共設(shè)計(jì)1785個(gè)測(cè)試用例。進(jìn)行測(cè)試用例設(shè)計(jì)時(shí)，通過(guò)邊界值原則和等價(jià)類劃分原則設(shè)計(jì)字段數(shù)值生成測(cè)試用例，可以盡量避免冗余測(cè)試用例的產(chǎn)生。

因此根據(jù)以上分析可知，本文設(shè)計(jì)的協(xié)議測(cè)試集比現(xiàn)有的測(cè)試集在測(cè)試覆蓋度方面更全面。

測(cè)試用例的執(zhí)行效率分析

文獻(xiàn)［8－10］中，未涉及IKE 測(cè)試集，文獻(xiàn)［11］利用UIO 算法為IKE 協(xié)議設(shè)計(jì)了正確的行為測(cè)試用例。論文采用produceTPS算法生成測(cè)試序列，與UIO 算法相比，減少了測(cè)試序列的平均長(zhǎng)度。因此本文在設(shè)計(jì)測(cè)試用例時(shí)，是利用produceTPS算法生成的較短測(cè)試序列上進(jìn)行的，生成的測(cè)試用例中包含測(cè)試步驟更少，執(zhí)行時(shí)測(cè)試效率更高。

5 結(jié)束語(yǔ)

在協(xié)議的一致性測(cè)試中，通過(guò)測(cè)試用例指導(dǎo)測(cè)試執(zhí)行。本文提出一種基于形式化活動(dòng)圖和擴(kuò)展有限狀態(tài)機(jī)的協(xié)議一致性測(cè)試用例生成模型，利用FAD 對(duì)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)中說(shuō)明的協(xié)議功能描述進(jìn)行形式化建模，設(shè)計(jì)算法將FAD 轉(zhuǎn)換為EFSM 自動(dòng)生成測(cè)試用例。通過(guò)一個(gè)實(shí)例與已有的測(cè)試序列生成算法進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明在測(cè)試序列、測(cè)試序列錯(cuò)誤覆蓋度、測(cè)試用例測(cè)試覆蓋和測(cè)試用例執(zhí)行效率均具有一定的優(yōu)越性。

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