47、提取GUI小部件描述与语言理论抽象细化算法

提取GUI小部件描述与语言理论抽象细化算法

在软件开发领域，GUI（图形用户界面）信息提取和递归多线程程序的安全验证是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的技术和算法。

1. GUI小部件描述提取

在GUI信息提取方面，已有一些研究致力于从GUI中提取信息，不过大多聚焦于Web数据源的集成。例如，Nguyen等人的工作使用朴素贝叶斯和决策树分类器自动关联Web表单中的标签和数据小部件。与之不同的是，有一种新的算法目标是桌面应用程序，且不依赖训练集，而是依据GUI设计的标准和最佳实践。

1.1 现有工作对比

• 目标应用不同 ：Nguyen等人的工作针对Web应用，而新算法针对桌面应用，二者设计原则有所不同。
• 训练集依赖差异 ：Nguyen等人的技术需从训练集中学习关联，但训练集获取困难，尤其是对于桌面应用。而且训练集需足够大且能很好地代表待分析的GUI，才能有效工作。新算法则不依赖训练集，即使面对不完美的界面，也能提供高质量的结果。

1.2 测试数据生成应用

测试数据生成是一个日益受到关注的领域，新算法可用于改进GUI测试用例的测试数据生成。当前，GUI测试用例的测试数据生成是一个困难且繁琐的过程，测试设计人员需手动为数据小部件生成输入。自动化GUI测试技术要么忽略测试数据生成，要么依赖固定的数据池值，导致许多行为无法自动测试。

新算法已集成到AutoBlackTest中，也可集成到其他GUI测试用例生成技术中。目前，只有一项工作推断可输入数据小部件的值以用于测试，但目