Testarea automată a aplicațiilor Android utilizând modele lingvistice mari

Abstract

Lucrarea abordează provocarea testării automate eficiente în ecosistemul Android fragmentat, caracterizat de diversitatea dispozitivelor și versiunilor sistemului de operare. Metodele tradiționale, precum „monkey testing” sau scripturile predefinite, sunt limitate de necesitatea intervenției manuale extinse și de adaptabilitatea redusă la interfețele dinamice. Soluția propusă utilizează instrumentul Ape pentru explorarea sistematică a interfețelor utilizator prin „stateful fuzzing”, generând un graf detaliat de navigare care surprinde stările și tranzițiile aplicației. Pe baza acestui graf, modelele de limbaj de mari dimensiuni analizează contextul și generează scenarii de testare optimizate, eliminând pașii redundanți și prioritizând cazurile critice. Această abordare hibridă reduce efortul uman, sporește eficiența testării și îmbunătățește detectarea defectelor complexe, precum crash-urile sau comportamentele neașteptate. Contribuția majoră constă în integrarea inteligenței contextuale a LLM-urilor cu explorarea sistematică, oferind o metodă scalabilă și inovatoare pentru asigurarea calității software-ului mobil.