[发明专利]基于生成对抗网络的智能化软件测试及云平台构建方法

摘要

本发明一种基于生成对抗网络的智能化软件测试及云平台构建方法,属于软件测试领域。通过组合的软件测试工具对待测程序进行扫描处理，将所得分析结果输入生成性对抗网络，进行初步的代码判断，再通过采用多种数据融合方法，得到较为可靠的语句分析结果，分别将该结果输入到生成性对抗网络中，对测试程序以及软件测试工具进行评估与决策，得到对应于每条代码语句的分析结果以及分析结果的可信度，为本领域技术人员对软件测试工具以及数据融合方法的选择提供了良好的参考，同时有助于对所测程序本身的错误率和报警率产生更为准确的认识。

主权项

1.一种基于生成对抗网络的智能化软件测试及云平台构建方法，其特征在于：其实施步骤如下：步骤1：获取复数个软件测试工具，并获取所述软件测试工具的性能参数；步骤2：分别使用所述软件测试工具对待测程序进行扫描，得到每条语句的分析结果，并根据所述测试工具的性能参数对分析结果进行更新，记为第一分析结果；步骤3：建立神经网络的生成模型和判别模型，形成生成性对抗网络；步骤4：将更新后的分析结果分别输入生成性对抗网络中，对所述软件测试工具及结果进行第一阶段判断；步骤5：将所述更新后的分析结果进行复数种方式的数据融合，得到复数种融合方式下的分析结果，记为第二分析结果；步骤6：将所述第二分析结果分别输入生成性对抗网络，对所述软件测试工具及结果进行第二阶段判断；步骤7：结合所述第一阶段判断和第二阶段判断所得结果信息对测试程序以及软件测试工具进行评估与决策；步骤8：基于一开源云平台框架,将所述测试工具、待测程序、分析结果、数据融合方法、生成对抗网络和评估与决策结果作为节点部署到云环境中；通过以上步骤，通过组合的软件测试工具对待测程序进行扫描处理，并采用复数种数据融合方法，将该结果输入到生成性对抗网络中，得到对应于每条代码语句的分析结果以及分析结果的可信度，为本领域技术人员对软件测试工具以及数据融合方法的选择提供了良好的参考，解决了测试程序本身的错误率和报警率高、可信度低的问题。