Улучшение качества тестирования ПО с использованием генеративного искусственного интеллекта: как это работает

Генеративные нейросети представляют собой одно из наиболее перспективных направлений в разработке искусственного интеллекта, особенно в области тестирования ПО. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения, чтобы анализировать и создавать данные. Это позволяет им моделировать и предсказывать поведение программ и их пользователей с наиболее высокой точностью.

Применение таких нейросетей в тестировании ПО можно сравнить с наемом тысячи суперспособных тестировщиков, которые никогда не устают и моментально обучаются.

Генеративные нейросети в тестировании ПО

Генеративные нейросети обучаются на обширных наборах данных, включающих разные сценарии использования программного продукта, взаимодействия пользователей с системой и исторические данные об ошибках и сбоях. Эти данные могут быть как реальными, так и синтетически сгенерированными.

Нейросеть анализирует эту информацию и генерирует новые сценарии, включающие нестандартные и редкие условия использования, зачастую не очевидные для человека.

Ключевые возможности:

• Нейросети могут автоматически создавать тестовые кейсы на основе изученных данных. Это включает в себя сценарии, включающие и те, которые могли быть пропущены при ручном тестировании из-за своей редкости.
• ИИ моделирует поведение разных типов пользователей, включая нестандартные и «плохие» паттерны использования, что помогает выявлять потенциальные проблемы перед тем, как они станут серьезными.
• Нейросеть может анализировать данные о предыдущих багах и сбоях, чтобы предсказывать, где могут возникнуть новые проблемы в обновленных версиях ПО.
• ИИ помогает определить, какие тесты наиболее важны и должны быть выполнены в первую очередь, оптимизируя тестовый процесс и сокращая время на его проведение.

Примеры применения:

• Генеративные ИИ-модели могут эмулировать взаимодействие пользователей с веб-сайтом, проверяя его на устойчивость к разным формам ввода и поведенческим паттернам, включая попытки SQL-инъекций или XSS-атак.
• Нейросети могут генерировать данные для тестирования интерфейсов, совместимости с различными операционными системами и отклика приложений на разнообразные условия использования.
• Используя исторические данные об уязвимостях, «робот» может создавать тесты для проверки программ на наличие новых потенциальных точек взлома.

 

Фото в заголовке: iStock