Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách
Loading...
Date
Authors
Oháňka, Martin
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá syntézou datových struktur pro účely testování softwaru. Konkrétně se práce věnuje analýze reálných dat za účelem detekce datových typů pro následné generování testovacích dat. Analýza dat je prováděna ve dvou rovinách: řídícím systémem pro plánování a spouštění dílčích detekcí a samotnými detektory. Výsledkem této bakalářské práce je analýza a implementace nástroje obsahující sadu detektorů datových typů nad stromovými datovými strukturami jako jsou JSON, YAML či XML. Detektory mají za úkol určit význam hodnot, případně i závislosti mezi daty. Sadu lze podle potřeby snadno rozšířit, aby bylo možné detekovat i složitější významy a závislosti. Výsledky těchto analýz půjde využít pro generovaní nových testovacích dat pro účely testování softwaru.
This bachelor's thesis deals with data structure synthesis for software testing. In particular, the thesis focuses on analysis of real data in order to detect data types for further test data generation. Data analysis is performed in two layers: a control system for scheduling and invoking partial detections, and a set of data detectors. The thesis deals with analysis and implementation of tool consisting of set of data type detectors over tree structured data like JSON, YAML, or XML. The goal of the detectors is to determine a semantics of values of analysed structure and dependencies between data. The set can be easily expanded as needed, to detect even more complicated meanings and dependencies. The results of these analysis can be used to generate new test data for software testing.
This bachelor's thesis deals with data structure synthesis for software testing. In particular, the thesis focuses on analysis of real data in order to detect data types for further test data generation. Data analysis is performed in two layers: a control system for scheduling and invoking partial detections, and a set of data detectors. The thesis deals with analysis and implementation of tool consisting of set of data type detectors over tree structured data like JSON, YAML, or XML. The goal of the detectors is to determine a semantics of values of analysed structure and dependencies between data. The set can be easily expanded as needed, to detect even more complicated meanings and dependencies. The results of these analysis can be used to generate new test data for software testing.
Description
Citation
OHÁŇKA, M. Automatizovaná detekce datových typů ve strukturách [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (místopředseda)
Ing. František Grézl, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: Ve své práci vytváříte nové detektory pomocí objektově orientovaného přístupu, kdy je nový dektor podtřídou třídy reprezentující detektor obecný. Zvažoval jste přístup, kdy by byla detekce prováděna generickým algoritmem, který by byl parametrizován dle potřeby jednotlivých detektorů?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení