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申请/专利权人：上海金仕达软件科技股份有限公司

摘要：本发明提供了基于AI的健壮性智能测试方法，包括以训练好的神经网络架构下的训练库，以原有的手工测试用例作为初始数据导入该数据库，其特征在于：所述数据库与测试系统进行数据双向传输，所述测试系统的输出端外设有API接口与程序应用界面；所述测试系统还包括测试结果输出显示模块、执行模块、测试结果清空模块、测试结果分析模块和测试停止模块；所述执行模块内设有收集分析转换模型，且设有多个KBtest子系统容器。本发明通过机器学习的训练库训练大量的人工测试数据后，通过算法以及多个分割的子系统进行匹配用例得出最优模型作为测试比对的模型，再对被测试系统进行边界压力测试，提高准确性，释放机械重复的测试工作，提高测试效率。

主权项：1.基于AI的健壮性智能测试方法，其特征在于，所述方法应用于基于AI的健壮性智能测试系统，所述系统包括以训练好的神经网络架构下的训练库，以原有的手工测试用例作为初始数据导入该训练库，其特征在于：所述训练库与测试系统进行数据双向传输，所述测试系统的输出端外设有API接口与程序应用界面；所述测试系统还包括测试结果输出显示模块、执行模块、测试结果清空模块、测试结果分析模块和测试停止模块；所述执行模块内设有收集分析转换模型，且设有多个KBtest子系统容器，所述KBtest子系统用于获取API接口导入的数据信息并多线程分发任务，向训练库发送执行测试请求指令对应用例调取；所述收集分析转换模型用于收集数据信息后，分析获得api接口或UI程序的参数数据类型的边界压力测试的极端值和异常值，生成参数库的用例模型；并调取其中最接近的用例模型以其为基础进行修改参数后的模型作为测试模型；所述方法包括如下步骤：步骤一、初始化训练用例：101、导入人工测试的历史测试案例数据到训练库中，102、定义参数结构数据和参数列表，103、历史测试结果生成系统常见错误；步骤二、调试模拟测试用例201、添加一个等待的被测试系统的用例接口API；202、添加所测试的对应结构数据列表；203、进行请求测试模型用例，优先使用系统任务的安全阈值高的用例模型，并且对每个接口请求接口进行记录；204、报错的接口记录进行明确的数据记录，并且，继续训练用例；205、重复所述步骤203~204循环进行接口请求参数，直至测试输出运行记录完成整个用例的情况；步骤三、管理控制测试301、测试停止模块对测试任务定时任务或者事件触发提醒，302、测试结果分析模块获取运行状态，303、测试结果输出显示模块展示运行情况；在步骤203中，多个KBtest子系统分别对被测试系统的用例进行参数集中分析并匹配用例基础模型，多线程并发对多个请求接口进行分析，匹配定义参数；所述模型用例为以神经网络基础的分析得出最优的匹配模型。

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