TinyOS论文07：MILU :

MiLu：一个可定制、运行时优化、高阶的C语言变异测试工具；
1. MiLu：C语言变异测试工具
1、一阶 + 高阶变异测试
2、之前的工具是将所有可能的变异算子应用到测试中；而MiLu可以指定应用到测试中的变异算子；
3、为减少运行时开销，MiLu使用“测试治理(test harness)”技术将变异体和测试集嵌入到测试程序中。
2. background介绍了现有的一些变异测试工具。其中for C的有：Proteum（开源） + Plextest/Isure++（商业化）
3. Muli的基本功能：根据指定变异算子生成变异体 + 根据给定的测试集执行变异程序 + 报告变异scores（一个衡量测试集充分性的量）
4. Muli的体系结构：

5. Muli变异测试的有效性。

Abstract

1. MiLu：C语言变异测试工具
   1、一阶 + 高阶变异测试
   2、之前的工具是将所有可能的变异算子应用到测试中；而MiLu可以指定应用到测试中的变异算子；
   3、为减少运行时开销，MiLu使用“测试治理(test harness)”技术将变异体和测试集嵌入到测试程序中。

Introduce

1. 变异测试：p + 变异算子 = p’；变异算子执行1次为一阶变异体(FOMs)；多次为高阶变异体(HOMs)；
2. FOMs：p’杀死 + 存活 + 测试集T的充分等级
3. HOMs：比一阶更难杀死；
4. MiLu采用了77种变异算子 + 可定制变异算子

Background

现有的变异测试工具简单介绍：

1. 变异测试在1987年提出
2. 开源的有：

1、Mothra for Fortran;
2、Proteum for C；
3、mujava for java；
4、PesTer for Python;
5、Nester for C#;
6、SQLMutation for SQL

1. 商业化产品：7
   1、Plextest for C++;
   2、Isure++ for C and C++;
   3、certitude for 功能性测试

MiLu体系结构

1. MiLu提供的两组变异测试模式——一阶变异测试模式：
   1、：预定义的变异算子 + 自己定制的变异算子
   2、MiLu做的工作：生成变异体 + 执行给定的测试机 + 报告变异分数；
2. MiLu提供的两组变异测试模式——高阶变异测试模式
   1、用户可以选择预定义的搜索优化算法，也可以指定他们自己的算法和合适的函数来查找分类的HOMs；
   2、分类的HOMs也能应用到FOMs；
   3、MiLu提供了良好的界面和API，研究人员可以通过这些API编写成圣和评估变异体的插件；
3. MiLu的体系结构
   
   1、包含三个部分（都提供了相应的接口供用户扩展相应组件的特点）：
   ①、源码分析器(SCA)：是一个C语言解析器，以C代码为输入，将C代码解析成token列表；为了支持子序列变异算子的定制，不只是语法、上下文信息也会被保存。SCA也会根据这些语法构建成相应的抽象语法树(AST)。
   ②、编译系统(MTS)：MTS以AST和变异算子为输入生成变异体模板； + 每一个变异体被表示成整形向量Mutation ID；变异模板用来生成Mutation ID。
   ③、测试和评估系统(TES)：执行变异体程序；将MTS中的变异体传给GCC编译器，GCC编译器并不是将它编译成可执行的程序，而是编译成共享的类库 + 为了优化执行开销，使用“测试治理”，它能通过调用共享库的变异体动态调用测试用例。

Flexibility

MiLu允许用户使用一种脚本语言来定制变异算子来增强MiLu的灵活性。

1. MiLu为用户提供了一个脚本语言——变异算子约束脚本语言(MOCS)来制定变异算子，MOCS为任何编译算子添加约束。约束类型包括两种：直接替代约束 + 环境条件约束；
2. 直接替代约束：允许用户选择一个指定的转换规则来执行替代，例如== 替换成 = ，而不用在被替换成><啊其它的了(简单但是灵活性高)
3. 环境条件约束：在特定的范围内指定变异算子操作而不用针对整个程序。例如只替代if语句中的操作算子：[if]ORRE，可以跟直接替代约束一起使用。

Efficiency

使用其他变异测试工具的优化技术和引入“测试治理”技术来优化MiLu的执行、

1. 现有的优化技术有：
   1、基于解释器技术：小规模的变异可行，大的就不适用；
   2、基于编译器技术：效率比1高但是会引入额外开销；
   3、基于突变模式技术：减少了2的额外开销，速度上比2高效。
   (前三者都是对编译时到的优化)
2. 最新的优化技术十针对运行时而非编译时
   1、MiLu中，一个测试治理包含了所有的测试用例和相应的设置，每一个变异体被编译成一个共享的类库，这些类库能被测试治理动态调用，只需执行测试治理，变异体程序被当做函数来调用。
   2.这种方法比运行每一个变异体效率高很多。