【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于软件工程中的软件测试领域，尤其涉及一种基于符号执行的深度神经网络测试用例生成方法。
技术介绍
1、近年来，深度学习作为机器学习领域备受瞩目的一个分支，受到了学术界和工业界的广泛关注，它在自动驾驶、语音合成、医学影像诊断等领域取得了显著的应用成果，因此对深度神经网络(deep neuron network，dnn)的可靠性和鲁棒性提出了更高的要求。从软件工程的角度来看，dnn仍然符合软件的定义，同样需要经过严格的测试，以确保其在各种输入条件下的稳定性和可靠性，然而dnn模型的复杂性和黑盒性给软件测试带来了新的挑战。与传统软件测试类似，测试dnn也需要保证足够多的测试用例探索到网络内部各个状态，触发边界行为，以保证测试的充分性。目前的dnn测试用例生成方法要么难以达到高的神经元覆盖率，进而无法全面探索dnn内部状态；要么难以使dnn模型做出错误分类。因此如何有效生成既能检测dnn潜在错误又能高效覆盖网络内部状态的测试用例，已经成为一项具有挑战性的任务。
技术实现思路
1、本方法运用符号执行技术，提出了一种dnn测试用例生成方法，首先以覆盖率为导向生成测试用例，然后修改像素使模型分类出错，生成的测试用例不仅具有高覆盖率，同时能够导致dnn模型错误分类。具体包括以下步骤：
2、步骤1以覆盖率为导向生成测试用例；
3、若测试用例达到高神经元覆盖率，可以更容易地发现潜在的神经网络中的错误。因为未覆盖的神经元可能隐藏着未被发现的问题，而覆盖更多的神经元可以提
4、步骤1.1输入原始用例以及待测dnn；
5、步骤1.2覆盖准则转化为线性约束；
6、将覆盖准则形式化表达为覆盖要求，然后转化为线性约束形式。提供的覆盖准则有神经元覆盖，符号-符号覆盖，神经元边界覆盖，强神经元覆盖。这些不同的覆盖要求对应生成不同的测试用例。
7、步骤1.3基于符号执行生成测试用例；
8、在使用符号执行技术生成测试用例的过程中，使用线性规划求解器求解，如果存在可行解，则生成满足要求的新测试用例。为确保生成的测试用例在输入空间上与原始用例的差异尽可能小，添加了一个距离约束目标，因求解器为线性规划求解器，距离度量必须满足线性性质，因此本方法选取了切比雪夫距离(即l∞-范数)。
9、步骤1.4检查测试用例有效性；
10、计算新生成的测试用例与原始测试用例之间的距离，检查测试用例有效性。
11、步骤1.5判断是否使dnn错误分类；
12、判断生成的测试用例，是否使模型错误分类，若使dnn错误分类，则将测试用例加入到最终测试用例集合，否则执行步骤2。
13、步骤2以dnn错误分类为导向生成测试用例；
14、通过生成能够让dnn产生错误分类的测试用例，进而揭示在实际应用中可能出现的错误。所述步骤2包含以下步骤：
15、步骤2.1dnn转化成命令式程序；
16、将dnn转化成c语言程序，以便进行进一步的分析和测试。神经网络中的路径可以被视为转化后程序中的路径，每个执行的分支对应于相应的神经元节点是否被激活。
17、步骤2.2识别重要像素；
18、输入步骤1生成的测试用例，计算每个输入像素对于输出变量的系数，为每个输入像素分配重要性分数，然后根据重要分数从高到低对像素进行排序。排序前10％的像素即为重要像素，修改这些重要像素更容易使dnn出错。
19、步骤2.3基于符号执行构建约束；
20、使用符号执行技术探索程序路径，构建约束(1)：与原始用例具有不同的标签；约束(2)：与原始用例具有相同的激活模式，最终约束为约束1和2的并集。
21、步骤2.4修改像素生成测试用例；
22、求解步骤2.3中的约束，得到满足要求的像素，然后修改对应像素值，生成新测试用例，将测试用例加入到最终测试用例集合。由于其修改的像素点较少，生成的新测试用例与原始测试用例之间的差异较小。
23、本方法基于符号执行技术生成深度神经网络测试用例，首先将神经元覆盖准则转化为线性约束，然后在符号执行过程中使用线性规划求解器求解，生成具有高覆盖率的测试用例，通过有效性检查后，再判断是否使dnn做出错误分类，若未能分类出错则进入第二阶段；在第二阶段中，首先将dnn模型转化为命令式程序，识别出测试用例的重要像素，然后基于符号执行构建约束,求解生成新的测试用例，确保新测试用例不仅能够诱导模型产生错误分类，还能保持原有的激活模式。该方法生成的测试用例具有高覆盖率，能够全面探索dnn内部状态，同时能使dnn做出错误判断，进而揭示模型在实际应用中可能出现的错误。该方法在实际应用中具有良好的效果。
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1.一种基于符号执行的DNN测试用例生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.2覆盖准则转化为线性约束，进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.3基于符号执行生成测试用例，进一步包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于符号执行的dnn测试用例生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.2覆...
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