Publication: Using Squeeziness to test from Finite State Machines
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2018
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Abstract
Squeeziness is an information theoretic measure designed to quantify the likelihood of a form of fault masking called failed error propagation. It has been shown that Squeeziness correlates strongly with failed error propagation in white-box scenarios. In this thesis, we adapt Squeeziness to a black-box scenario and show how it can be used to estimate the likelihood of failed error propagation.
Squeeziness es una medida de Teoría de la Información diseñada para cuantificar la probabilidad de una forma de enmascaramiento de errores llamada fallo en la propagación de errores. Se ha demostrado que Squeezinees correlaciona fuertemente con el fallo en la propagación de errores en escenarios de caja blanca. En este TFG, adaptamos Squeeziness a un escenario de caja negra y mostramos como puede usarse para estimar la probabilidad de un fallo en la propagación de errores.
Squeeziness es una medida de Teoría de la Información diseñada para cuantificar la probabilidad de una forma de enmascaramiento de errores llamada fallo en la propagación de errores. Se ha demostrado que Squeezinees correlaciona fuertemente con el fallo en la propagación de errores en escenarios de caja blanca. En este TFG, adaptamos Squeeziness a un escenario de caja negra y mostramos como puede usarse para estimar la probabilidad de un fallo en la propagación de errores.
Description
Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2017/2018