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1、自動化測試難點解析:如何降低誤報率?
利用該分析結果，測試人員可重點關注結果類型為“執(zhí)行錯誤”的分類，確認為缺陷的應提交給開發(fā)人員修復。對于“執(zhí)行錯誤非缺陷”的分類，則往往不是被測系統(tǒng)自身缺陷導致的報錯。通過這種方***，為測試人員提供“智能”分析結果，**測試人員快速完成對自動化測試結果的判斷和分析。
達到我們所預期的效果，當訓練數據越來越多的時候，測試數據當中的誤報率從20%多降低到了10%。通過對告警數據和標簽的不斷自學習，可以剔除很多告警誤報。前面提到，數據當中引入了9%的噪音，所以誤報率不會再持續(xù)的降低。
在現***模糊測試中，自動化測試用例的生成速度驚人，每秒數千個，同時提供了詳盡的***碼覆蓋率反饋，助力企業(yè)及時發(fā)現0day漏洞，降低運維成本，減少誤報的干擾。
誤報是指檢測到的噪聲區(qū)域作為信號區(qū)域。而recall告訴我們模型檢測到多少個信號區(qū)域。這是由真陽性（檢測為信號的信號）給出的，除以真陽性和***陰性的總和。因為負號是信號的區(qū)域，被檢測為噪音。我們計算了所有100個光譜的F1值。在F1得分方面，與其他兩個命令相比，Sigreg給出了更好的結果。
pdiff的工具，每次提交***碼，會自動對比頁面之間的差異然后提醒測試人員注意回歸。這也是一個典型的GUI測試零成本維護用例的案例。
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