针对能耗和并发缺陷的安卓应用测试用例生成研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 背景介绍 | 第13-14页 |
| 1.2 已有工作 | 第14-15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-17页 |
| 1.4 本文贡献 | 第17页 |
| 1.5 论文组织 | 第17-19页 |
| 第二章 问题示例 | 第19-23页 |
| 2.1 能耗缺陷 | 第19-21页 |
| 2.2 并发缺陷 | 第21-23页 |
| 第三章 相关工作 | 第23-29页 |
| 3.1 安卓应用的测试用例生成 | 第23-24页 |
| 3.2 安卓应用的数据竞争检测 | 第24页 |
| 3.3 传统程序的并发测试用例构建和线程调度 | 第24-25页 |
| 3.4 安卓应用的性能缺陷检测 | 第25页 |
| 3.5 安卓应用的能耗缺陷检测 | 第25-26页 |
| 3.6 安卓应用的能耗估计 | 第26页 |
| 3.7 安卓应用的能耗实证性研究 | 第26-27页 |
| 3.8 安卓应用的能耗缺陷自动修复 | 第27-28页 |
| 3.9 数据采样 | 第28-29页 |
| 第四章 方法概述 | 第29-33页 |
| 第五章 基于白盒采样的能耗缺陷诊断 | 第33-43页 |
| 5.1 状态空间 | 第33-35页 |
| 5.2 白盒采样算法 | 第35-37页 |
| 5.3 多维白盒采样算法 | 第37-40页 |
| 5.3.1 传感器数据的输入空间 | 第37-38页 |
| 5.3.2 采样算法 | 第38-39页 |
| 5.3.3 执行模型 | 第39-40页 |
| 5.4 传感器数据利用率分析 | 第40-43页 |
| 5.4.1 记录传感器数据的使用 | 第40-41页 |
| 5.4.2 分析传感器数据利用率 | 第41-43页 |
| 第六章 基于事件生成的并发缺陷检测 | 第43-49页 |
| 6.1 资源访问点分析 | 第44-45页 |
| 6.2 基于导向型事件生成的自动测试 | 第45-49页 |
| 第七章 实验评估 | 第49-69页 |
| 7.1 能耗缺陷检测工具CyanDroid | 第49-59页 |
| 7.1.1 实验设计 | 第49-51页 |
| 7.1.2 变异体生成 | 第51页 |
| 7.1.3 GreenDroid的不稳定性 | 第51-52页 |
| 7.1.4 CyanDroid的有效性 | 第52-55页 |
| 7.1.5 CyanDroid的效率 | 第55-56页 |
| 7.1.6 案例研究 | 第56-59页 |
| 7.2 并发缺陷检测工具AATT | 第59-65页 |
| 7.2.1 实现 | 第59-62页 |
| 7.2.2 评估结果 | 第62-64页 |
| 7.2.3 结果分类 | 第64-65页 |
| 7.3 讨论 | 第65-69页 |
| 第八章 总结 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 简历与科研成果 | 第77-79页 |
