Web Application Testing Using Deep Reinforcement Learning

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: فصلنامه مهندسی برق دانشگاه تبریز، دوره: 54، شماره: 2
  • کد COI اختصاصی: JR_TJEE-54-2_009
  • زبان مقاله: فارسی
  • تعداد مشاهده: 164
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

محمدرضا عباس نژاد

دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه یزد، یزد، ایران.

امیر جهانگرد رفسنجانی

عضو هیات علمی گروه کامپیوتر/دانشگاه یزد

امین میلانی فرد

دانشگاه صنعتی نیویورک پردیس ونکوور، ونکوور، بریتیش کلمبیا، کانادا.

چکیده

Web applications (apps) are integral to our daily lives. Before users can use web apps, testing must be conducted to ensure their reliability. There are various approaches for testing web apps. However, they still require improvement. In fact, they struggle to achieve high coverage of web app functionalities. On the one hand, web apps typically have an extensive state space, which makes testing all states inefficient and time-consuming. On the other hand, specific sequences of actions are required to access certain functionalities. Therefore, the optimal testing strategy extremely depends on the app’s features. Reinforcement Learning (RL) is a machine learning technique that learns the optimal strategy to solve a task through trial-and-error rather than explicit supervision, guided by positive or negative reward. Deep RL extends RL, and exploits the learning capabilities of neural networks. These features make Deep RL suitable for testing complex state spaces, such as those found in web apps. However, modern approaches support fundamental RL. We have proposed WeDeep, a Deep RL testing approach for web apps. We evaluated our method using seven open-source web apps. Results from experiments prove it has higher code coverage and fault detection than other existing methods

کلیدواژه ها

Deep reinforcement learning, Automated testing, Test generation, Web application

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.