Automated Software Testing

Automated Software Testing

Software Engineering für datenintensive Anwendungen

Automated Software Testing

Das Kompetenzfeld Automated Software Testing umfasst die Erforschung neuester Testtechniken wie Mutation Testing, das zur Entwicklung neuer Softwaretests und zur Bewertung der Qualität bestehender Softwaretests eingesetzt wird, und Fuzz-Testing, eine automatisierte Softwaretesttechnik, bei der ungültige, unerwartete oder zufällige Daten als Eingaben (Fuzz) in ein Computerprogramm eingegeben werden.
Darüber hinaus entwickeln die Wissenschaftler*innen neue Tools und Frameworks für automatisiertes Testen, arbeiten an der Verbesserung bestehender Testmethoden und erforschen neue Möglichkeiten, das Testen in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu integrieren.

fortiss treibt innerhalb des Kompetenzfeldes den Stand der Technik im Bereich des Softwaretests voran und konzentriert sich dabei sowohl auf die Verbesserung der Effizienz des Testprozesses als auch auf die Verbesserung der Genauigkeit und Vollständigkeit der Testergebnisse. Dafür arbeiten die Wissenschaftler*innen eng mit Industriepartnern zusammen, um ihre Forschungsergebnisse in der Praxis anzuwenden.

 

Ziel ist es, die Qualität und Zuverlässigkeit von Softwaresystemen zu verbessern, indem 

  • der Testprozess automatisiert,
  • der Bedarf an manuellen Tests verringert und
  • die Gesamteffizienz der Softwareentwicklung verbessert wird. 

Dabei zielen die Wissenschaftler*innen auf die Qualität von Softwaresystemen ab, um die Wahrscheinlichkeit von Softwarefehlern in datenintensiven Anwendungen zu verringern, darunter Webanwendungen und durch Künstliche Intelligenz unterstützte cyber-physische Systeme wie autonome Fahrzeuge.

 

Zu den aktuellen Schwerpunkten gehören

  • die Robustheit und Wartbarkeit von Test Suites (Zusammenstellung mehrerer Testfälle) für moderne Webanwendungen,
  • Überwachungstechniken und automatisierte functional oracle (Mechanismen zur Feststellung, ob eine Prüfung bestanden oder nicht bestanden wurde) für Deep-Learning-basierte autonome Fahrzeuge sowie
  • die Übertragbarkeit von Testergebnissen von simulierten auf reale Plattformen für cyber-physische Systeme.
Prof. Dr. Andrea Stocco

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Prof. Dr. Andrea Stocco

+49 89 3603522 271
stocco@fortiss.org