Ponencia
Inferencia Automática de Dependencias Inter-Parámetro en APIs REST
Autor/es | Mirabella, A. Giuliano
Martín López, Alberto Segura Rueda, Sergio Valencia Cabrera, Luis Ruiz Cortés, Antonio |
Departamento | Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos |
Fecha de publicación | 2021 |
Fecha de depósito | 2022-05-25 |
Publicado en |
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Resumen | La generación automática de casos de prueba para APIs REST es un tema de investigación muy activo. La mayoría de técnicas emplean un enfoque de caja negra basado en la generación aleatoria de peticiones a partir de la ... La generación automática de casos de prueba para APIs REST es un tema de investigación muy activo. La mayoría de técnicas emplean un enfoque de caja negra basado en la generación aleatoria de peticiones a partir de la especificación de la API. Dichas técnicas tienen una limitación importante: ignoran las dependencias entre parámetros. Como resultado, la mayoría de peticiones viola alguna dependencia y son rechazadas por la API. En este artículo, proponemos inferir automáticamente dichas dependencias únicamente a partir de la especificación de la API y sus entradas y salidas. Nuestra técnica aprende a medida que genera casos de prueba, de forma que el porcentaje de llamadas válidas aumenta progresivamente hasta alcanzar una precisión del 90+ACU en APIs comerciales como GitHub o YouTube. Estos prometedores resultados sugieren que nuestra propuesta podría mejorar significativamente la generación automática de casos de prueba para APIs REST |
Cita | Mirabella, A.G., Martín López, A., Segura Rueda, S., Valencia Cabrera, L. y Ruiz Cortés, A. (2021). Inferencia Automática de Dependencias Inter-Parámetro en APIs REST. En JCIS 2021: XVI Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios Málaga, España: Asociación de Ingeniería del Software y Tecnologías de Desarrollo de Software (SISTEDES). |
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