Оценка временной и ресурсной эффективности применения моделей динамических байесовских сетей для организации процедуры тестирования web-приложений методом фаззинга - Полухин, Павел Валерьевич (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2024)
Процедура тестирования веб-приложений представляет собой сложный процесс, включающий в себя отдельные модули тестирования и информационные модели, устанавливающие взаимосвязь между модулями тестирования и их элементами с учетом особенностей обнаружения определенных классов программных ошибок. Современная динамика разработки и эксплуатации программных средств и систем требует создания эффективных автоматизированных методик тестирования, предназначенных для качественного, углубленного анализа и поиска программных ошибок. Наряду с дальнейшим развитием и модификацией известных подходов и протоколов, возникает необходимость создания новых методов, моделей и алгоритмов, позволяющих осуществлять статистический анализ результатов тестирования, прогнозирование и своевременную локализацию наиболее критических участков программ. В исследовании рассматривается применение динамических байесовских сетей для моделирования процесса тестирования веб-приложений методом фаззинга. В работе предложены динамические байесовские модели тестирования основных групп ошибок функционирования веб-приложений, выделенных в соответствии с существующими классификациями OWASP и MITRE. Вероятностные графические модели на основе динамических байесовских сетей позволяют представить тестирование в виде стохастического процесса с фиксированным набором временных состояний, где каждое последующее состояние оценивается с учетом обработки результатов предыдущих. Оценка временной и ресурсной эффективности применения моделей динамических байесовских сетей для организации процедуры тестирования web-приложений методом фаззинга осуществляется на основе специальных метрик и показателей. Предложены специальные метрики для построения структуры динамических байесовских сетей, настройки их параметров и реализации вероятностного вывода в задачах прогнозирования, фильтрации и сглаживания.