堅牢性テスト

堅牢性テスト (英: robustness testing)は、ソフトウェアの堅牢性のテストに焦点を当てた品質保証方法である。堅牢性テストは、テストプロセスにおけるテストケースの堅牢性（つまり正確性）を検証するプロセスを説明するためにも使用されている。

ANSIとIEEEでは、堅牢性を、無効な入力またはストレスの多い環境条件が存在する場合にシステムまたはコンポーネントが正しく機能できる程度として定義している[1]。

「堅牢性テスト」という用語は、カーネギーメロン大学のバリスタプロジェクトで最初に使用された。彼らは、POSIX APIのデータ型に基づいてオペレーティングシステムの信頼性のテストを実行し、一部のシステムで完全なシステムクラッシュを引き起こした[2]。 この用語は、ソフトウェアセキュリティテストの文脈で、PROTOSプロジェクトに参加しているOUSPGとVTTの研究者によっても使用された[3]。 最終的に、ファジングという用語（セキュリティ担当者が主に非インテリジェントでランダムな堅牢性テストに使用する）は、モデルベースの堅牢性テストもカバーするように拡張された。

手法

フォールトインジェクション

フォールトインジェクションは、システムの堅牢性をチェックするために使用できるテスト方法である。これはシステムに障害を注入し、システムの回復力を観察する[4] [5] [6]。

関連項目

脚注
  1. "Standard Glossary of Software Engineering Terminology (ANSI)". The Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. 1991.
  2. Kropp, Koopman, Siewiorek. 1998. Automated Robustness Testing of Off-the_Shelf Software Components. Proceedings of FTCS'98. http://www.ece.cmu.edu/~koopman/ballista/ftcs98/ftcs98.pdf
  3. Kaksonen, Rauli. 2001. A Functional Method for Assessing Protocol Implementation Security (Licentiate thesis). Espoo. Technical Research Centre of Finland, VTT Publications 448. 128 p. + app. 15 p. ISBN 951-38-5873-1 (soft back ed.) ISBN 951-38-5874-X (on-line ed.). https://www.ee.oulu.fi/research/ouspg/PROTOS_VTT2001-functional
  4. Moradi, Mehrdad; Van Acker, Bert; Vanherpen, Ken; Denil, Joachim (2019). Chamberlain, Roger; Taha, Walid; Törngren, Martin. eds. “Model-Implemented Hybrid Fault Injection for Simulink (Tool Demonstrations)” (英語). Cyber Physical Systems. Model-Based Design (Cham: Springer International Publishing): 71–90. doi:10.1007/978-3-030-23703-5_4. ISBN 978-3-030-23703-5. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-23703-5_4.
  5. “Optimizing fault injection in FMI co-simulation through sensitivity partitioning | Proceedings of the 2019 Summer Simulation Conference” (英語). dl.acm.org. 2020年6月15日閲覧。
  6. Moradi, Mehrdad, Bentley James Oakes, Mustafa Saraoglu, Andrey Morozov, Klaus Janschek, and Joachim Denil. "Exploring Fault Parameter Space Using Reinforcement Learning-based Fault Injection." (2020).
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