Risikobasiertes statistisches Testen



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Fabian Zimmermann Robert Eschbach Johannes Kloos Thomas Bauer Ziele von Risikobasiertem Testen Testen von Safety-kritischen Produkten Garantieren, dass das Produktrisiko geringer ist als das tolerierbare Risiko Tolerierbares Risiko ist in verschiedenen Standards festgelegt Unser Ansatz: Risikobasiertes modellbasiertes Testen Seite 2

Erweiterung des modellbasierten statistischen Testen Statistische Aussagen über Zuverlässigkeit Betrachten von Risiko bei Modellerstellung Ableitung risikorelevanter Testfälle Seite 3 Inhalt Einführung in modellbasiertes statistisches Testen Risikobegriff - Modell-Veränderung - Benutzungs- und Risikoprofile - Offene Fragen Seite 4

Modellbasiertes Statistisches Testen Nutzungsorientiertes Black-Box-Testen Liefert Statistiken bzgl. Systemqualität Durchführung eines statistischen Experiments Verwendung statistischer Methoden für - Testmodell-Erstellung - Testfallgenerierung - Analysis des Testmodells und der Testergebnisse - Zuverlässigkeitsschätzungen für Testobjekt Seite 5 Modell basiertes statistisches Testen Testmodell ist Zustandsautomat Enthält alle möglichen Stimuli Transitionen: Mögliche Eingaben (Stimuli) ins Testobjekt Zusätzliche Annotation mit erwarteten Ausgaben -> Model dient als Testorakel Seite 6

Testfälle Besondere Zustände: - START: Zustand in den sich System zu Beginn des Testfalls befindet - EXIT: Zustände, in denen Testfall beendet werden kann, haben Kante zu EXIT Testfälle sind Pfade von START nach EXIT Automatische Testfallableitung Hier Testfall mit Eingaben: s1 s2 s3 Seite 7 Modellbasiertes statistisches Testen Test Model Test Model Building Automated Testing Markov Chain Usage Model Seite 8

Modellbasiertes statistisches Testen Sequence-based Specification (SBS) Usage Modeling probabilities Automated Test Generation Automated Test Execution Automated Test Evaluation Requirements Documents Textual, System+Domain Knowledge Black Box System Specification Interfaces System usages Expected responses Test Model Building Test Model Markov Chain Usage Model Test Cases 1. step1 2. step2 3. step3 4. step4 Executable test scripts on target platform Test Results 1. ok 2. ok 3. failed 4. ok Passed / failed test steps Automated Testing Reliability+ Risk Coverage Estimation 1 t Management decisions Test stopping criteria Seite 9 Markovkette zur Testfallgenerierung Annotation von Nutzungshäufigkeiten basierend auf Nutzungsprofilen Testmodell ist Markovkette Ableitung der Testfälle nach Nutzungshäufigkeiten (Ableitung als Zufallsexperiment) -> Abgeleitete Testfälle entsprechen tatsächlicher Nutzung Seite 10

Statistische Testauswertung Seite 11 Statistische Werte für das Testobjekt Single Event Reliability - Wahrscheinlichkeit, dass nächster zufällig gewählter Stimulus kein Fehlverhalten erzeugt Single Use Reliability - Wahrscheinlichkeit, dass nächster zufällig gewählter Testfall kein Fehlverhalten erzeugt Single Arc Reliability - Wahrscheinlichkeit, dass bestimmte Transition fehlerfrei passiert wird Single Event Reliability Single Event Reliability Single Event Variance Single Event Optimum Reliability Single Event Optimum Variance Use Reliability Single Use Reliability Single Use Variance Single Use Optimum Reliability Single Use Optimum Variance 0.981500 0.000001 0.982900 0.000001 0.892600 0.033800 0.900700 0.030400 Δ Δ Seite 12

Zuverlässigkeitswerte als Testendekriterium Zuverlässigkeit 0.99 Testendekriterium Zuverlässigkeit 0.99 0.9 0.5 Standard deviation Testläufe Seite 13 v Reliability Bisher: Keinerlei Risikobegriff Ableitung von vielen nicht risikorelevanten Testfällen Erster Ansatz: Risikoprofile statt Nutzungsprofile [Bauer08] - Keine statistischen Aussagen mehr möglich - Verdeckung von riskanten Transitionen durch unkritische Transitionen Seite 14

Risikobegriff Jeder besitzt einen intuitiven Risikobegriff, eine genaue Definition ist aber schwierig IEC 61508: Kombination aus der einer Gefährdung und dem potentiellen Ausmaß dieser Gefährdung Andere Risiken neben Safety-Risiko: - Security-Risiko - wirtschaftliches Risiko Seite 15 Risikobasiertes Testen Finden der kritischen Transitionen Annahme: Risiko tritt nur bei bestimmten Transitionen auf Ziel: Ableitung risikoreicher Testfälle Seite 16

Identifizieren risikoreicher Transitionen Annahme: Risiko tritt nur an bestimmten Transitionen auf Identifizierung riskanter Transitionen durch Risikoanalyse (z.b. FTA) Hier: Transition mit Stimulus s4 als kritisch identifiziert Ziel: Veränderung des Testmodells, sodass nur risikoreiche Testfälle abgeleitet werden Seite 17 Trace-Erhaltung Forderung: alle neuen Testfälle waren schon im alten Modell ableitbar Risikolose Testfälle lassen sich nicht mehr ableiten -> mehr relevante Testfälle Seite 18

Modellveränderung Entfernen aller Exit-Kanten Zurück ins Modell s4 s3 Exit Exit Nach kritischer Transition neuer Zustand mit Auswahl: a.) Zurück ins Exit-freie Modell s2 Exit b.) kürzester Pfad zu EXIT Kürzester Pfad nach Exit Seite 19 Eigenschaften des neuen Modells s1 s2 Ableitete Testfälle lassen sich auch im ursprünglichen Modell ableiten Zurück ins Modell s4 s3 Alle Testfälle enthalten kritische Transition s2 Kürzester Pfad nach Exit Exit Eine kritische Transition befindet sich relativ am Ende eines Testfalls (keine unnötigen, unkritischen Schritte) Seite 20

Nutzungs- und Risikoprofile Anpassung der Wahrscheinlichkeiten in Zuständen mit entfernten Exit-Transitionen: Normierung auf 1 Anpassung der Wahrscheinlichkeit kürzester Pfad nach EXIT, Möglichkeiten: - Wahrscheinlichkeit über diesen Pfad im ursprünglichen Modell nach Exit zu gelangen - Wahrscheinlichkeit ohne kritische Transition erneut zu passieren nach Exit zu gelangen -> statistische Berechnungen für kritische Transition möglich Seite 21 Erhaltung der Präfixverteilung Sei t eine risikoreiche Transition, M das ursprüngliche Modell, M das für t veränderte Modell Dann verlangen wir: - Die Verteilung der Präfixe in Testfällen, die t enthalten, muss in M und M gleich sein D.h. Wahrscheinlichkeitsverteilung der Stimulus-Präfixe von Risiko-Kante bleiben bei Modellveränderung erhalten Ausblick: Definition eines Zuverlässigkeitsmodells über Präfixverteilungen Seite 22

Mehrere kritische Transitionen Möglichkeiten: 1. Modellveränderung, sodass mindesten eine kritische Transition passiert werden muss 2. Modellveränderung, sodass alle kritischen Transitionen passiert werden müssen -> lange Testfälle 3. Für jede kritische Transition ein Testmodell Seite 23 Beispiel: Modell mit kritischer Transition S1 t5 S2 t1 Exit t3 t4 t6 t7 t2 S3 t8 S4 Exit Seite 24

Beispiel: Neues Modell zur Ableitung risikoreicher Testfälle Seite 25 Vorteile Single arc reliability für Risiko-Transitionen -> Zuverlässigkeitswerte für Safety-relevante Eingaben Testen bestimmter Risiken durch Auswahl der Risikotransitionen Seite 26

Offene Fragen Wahrscheinlichkeit für Exit Mehrere Risiko-Transitionen Zuverlässigkeit über Präfixmengen Theorie der Transformationsoperatoren Seite 27 Literatur [Amland00] Amland, S. 2000. Risk-based testing: risk analysis fundamentals and metrics for software testing including a financial application case study. J. Syst. Softw. 53, 3 (Sep. 2000), 287-295 [Bach99] Bach, J., James Bach on Risk-Based Testing How to conduct heuristic risk analysis, Software Testing & Quality Engineering November/December 1999, p. 23-28 [Bauer08] Bauer, T., Stallbaum, H., Metzger, A., Eschbach, R. Risikobasierte Ableitung und Priorisie-rung von Testfällen für den modellbasierten System-test, SE09 München, 2008. [Chen02] Chen, Y., Probert, R. L., and Sims, D. P. 2002. Specification-based regression test selection with risk analysis. In Proceedings of the 2002 Confer-ence of the Centre For Advanced Studies on Collabo-rative Research (Toronto, Ontario, Canada, September 30 - October 03, 2002). D. A. Stewart and J. H. John-son, Eds. IBM Centre for Advanced Studies Confer-ence. IBM Press, 1. [Prowell99] S. Prowell, C. Trammell, R. Linger, J. Poore, Cleanroom Software Engineering: Technology and Process, Addison-Wesley-Longman, 1999. [Prowell03] S. Prowell, J. Poore, "Foundations of sequence-based software specification", IEEE Tran-sactions on Software Engineering, Vol. 29, No. 5, May 2003, 417--429. [Prowell04] S. Prowell, J. Poore, "Computing system reliability using Markov chain usage models", Journal of Systems and Software, Vol. 73, No. 2, October 2004, 215-225. [Redmill04] Redmill, F. 2004. Exploring risk-based testing and its implications: Research Articles. Softw. Test. Verif. Reliab. 14, 1 (Mar. 2004), 3-15. [Redmill05] Redmill, F. 2005. Theory and practice of risk-based testing: Research Articles. Softw. Test. Verif. Reliab. 15, 1 (Mar. 2005), 3-20. Seite 28