• Proj THUDBFuzz Paper Reading: Automated Functional Fuzzing of Android Apps


    Abstract

    • Background: Functional correctness很重要,但难测,传统人测,工具只测crash bugs
    • 目的: 利用independent view properties,从种子测试中生成大量property-preserving tests,用来确保具体的app view properties不因为无关操作而改变
    • 成果: 工具GENIE
      - 能无需人工提供测试或者oracles,自动发现functional bugs
      - Q: the detected functional bugs are diverse, thus general and not limited to specific functional properties
    • 实验
      - 数据: 12个Apps
      - 结果:
      - 检测到33个新functional bugs,都经过开发者确认,其中21个被修复
      - 检测到26个crash bugs,其中24个被确认,14个fixed

    Intro

    背景:

    1. GUI测试工具,例如Monkey, Sapienz, Stoat: 仅能测crash bugs
    2. off-the-shell test automation framework, 如Expresso, Robotium, Appium, 能够自动运行测试,但是需要人为设计验证方式
    3. 静态分析工具,如Lint, Find Bugs, Infer等,能找到广义上的编码bug,但是找不到functional error

    本文认为,编码的主要困难是缺失test oracles, 进而缺乏编码者的详细功能描述。

    已有解决方法:

    1. 使用已有的单元测试中的codified oracles
    2. 为特定app功能手动定义oracle

    本文提出了independent view fuzzing的概念,面向off-the-shell Android Apps, 不需要人为提供任何额外的testing 或者oracles,也不限于测试具体的功能

    挑战:

    1. 系统生成属性不变性测试变体 the system generation of app property preserving mutants
      • 分析在种子测试执行期间的GUI pages和layouts来推测independent views
      • 使用一个GUI transitional model来系统性地生成独立事件
    2. 识别属性被错误地改变了 the precise identification of property violations
      • 将每个mutant test与对应的种子测试的GUI效果进行对比
      • 本文认为,由于插入的事件是相互独立的,对应的种子测试的GUI效果应该在任何mutant test执行中保持不变
      • the inserted events should add, but not remove GUI effects from the execution

    具体实现:

    1. GUI transitional model
    2. infers independent views from random seed tests
    3. 1+2 generate property-preserving mutants and executes them
    4. 将变体与seed test做对比,报告潜在functional bugs

    Illustrative Example

    一般分析测试一个App需要四步:

    1. mining a GUI transitional model from this APP
    2. 生成一系列随机种子测试+执行每个种子测试来确认independent views
      • 种子测试也能来自人工或者已经存在的其他工具
    3. 生成mutant test+执行
    4. 对比每个种子测试和其mutants来确认property violation,报告潜在bugs

    Step 1:
    由GUI transitonal model(GUI转移模型)可以画一个状态图,图中节点是一个GUI state,是根据结构相似性划分的。边则是标识一种用于转移的行为。
    Q: 如果layout相同那么就算是同样的状态??不去管例如字体大小被异常更改,按钮被错误disable之类的错误?
    Q2: 在后面这些状态有什么用?这些边又是怎么用的,用来推测如何回到当前状态?可是只有layout-或者说GUI tree是一致的?

    Step 2:
    生成一系列随机种子测试,在执行种子测试的时候,检查GUI layout,主要着重检查Group view(比如ListView或者RecyclerView)中的independent view(似乎就是inactive child view)。也因此一个尤其重要的信息是active view。

    Q: 种子测试到底是如何生成的?例如启动之后看到一个界面这样?还是从A界面点击弹出图片这样?
    Q2: 那种点击一个按钮后,其它按钮暂时不能点击直到完成编辑那种都测不了?也就是,只要对其他的siblings有任何微小扰动就测不了了?
    Q3: 只是检测种子测试中的inactive view?种子测试本身不是还不完备么?

    Step 3:
    从seed test中挑一个pivot layout,一个inactive view,然后对这个inactive view操作,操作之后再使用transitional model将状态还原回原始状态。

    Q: 令人懵逼,Expected和actual如何体现bug了?倒不如说作为用户看起来actual更好吧。

    Step 4:
    要求seed test中的元素要在mutant test中出现

    Q: 如果我触发了删除功能??

    符号定义

    这里,经过一定程度的简化,两个layout相等被定义为集合中的view的类型和层级一致。

    State coverage-optimized model mining

    GENIE有两个选择事件e的策略:

    1. 依据评分:

      该评分希望选择执行频率较少或者能够转移到具有较多new events的layout的事件e

    2. 为每种e.type分配一个先验概率,然后按此概率随机选择

    这两种策略是先依据评分,等到saturation,也即达到瓶颈之后,再用随机选择策略

    Inferring Independent Views from Seed Tests

    首先定义Independent from,若Group(wi)代表wi所对应的Group view,那么,若以下条件之一成立:

    1. Group(w1)≠Group(w2)
    2. Group(w1)=Group(w2)但w1和w2是sibling views而且w1.type = w2.type
      就认为w1 independent from w2
      Q: 如果是linearlayout,不能保证同类型兄弟无关?

    接着定义active view:
    如果事件e满足e.r(l) = wi且e被才执行了,那么wi就是Active状态,且(h_l[Group(w_i)]=w_i)。当然,当新的e.r(l)=wj在这一group view发生之后,wi就inactive且被替代了
    Q: 整个group view也可以被inactive吧?

    由于这样的定义,不属于任何group view的view就是永远inactive的。
    此外,GENIE还会做execution traces上active关系的传递,具体方法是对于任意两个无关但都能执行事件e的layout l和l',若w1是l中e的recevier view,w2是l'中e的接收view,那么就认为w1与w2相似,把active关系过继

    实际上这一策略执行时还要考虑更多:

    1. 程序试着把所有view都化成字符串,如果w1的字符串恰好匹配l'中的其他view w2,就认为w2是w1的similiar view
      • Q: 图片的?
    2. 如果没能在1匹配上,那么就把w1和子节点的type info拿来找string edit distance最小的w2.
      • Q: 没有限制允许的最大距离?分词么??为啥扁平化

    Mutant Test Generation and Execution

    1. 定义independent event trace
      • 新的trace是在inactive view上工作
      • Q: 难道不会访问本来是active,但是由于操作变为inactive?
      • Q: 测试范围变小?
    2. 定义connect with, E1 can connect with E2 iff
      • 存在E2中的第一个事件e2的receiver view,与E1的last layout中的receiver view相似

    具体寻mutant算法

    GUI-based Oracle Checking



    Implementation

    Seed Test Generation

    1. 利用events权重,做state coverage optimized mining
    2. 利用motif events-比如打开摄像之后,一般人们更多尝试摄像而不是点击cancel
      Q: 其实我更多点cancel,因为摄像很容易误触发。。。

    Mutant Generation and Execution

    1. breath-first random search
    2. 为了避免太多路径,最多2 self loop + 最多3 independent views
    3. 删除了transition model中的redundant events
      • 一对状态中只保留一个event 通路?

    Bug report reduction and Visualization

    1. bug report reduction
      • 删除冗余的
        - 是通过string比较
      • 只保留出现一次的error
        - 认为suspicious errors with less occurrences are more likely to be true errors
        - bugs as deviant behaviour
    2. web-based bug report visualization tool

    Evaluation

    集中在回答以下四个问题:

    1. 能否找到真实的functional bugs?
    2. 能增加code coverage吗?
    3. bug精确度
    4. 找到的functional bugs的类型?
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