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能不能用机器学习去进行自动化测试,如何监控异常流量,如果是脉

[问答题]
能不能用机器学习去进行自动化测试,如何监控异常流量,如果是脉冲呢,如何和正常流量作区分?
测试功能模块变多,则没有太多时间去一一测试,此时当自动化测试结果或手工测试结果是数据输入,我们可以运用机器学习中的归纳学习方式去进行自动化测试,即运用一定的算法模型,例如:当要进行一个功能模块的测试时,可以基于以往的历史数据和方法模型去进行功能模块相关性最大模块的自动化测试,或者针对某一特定的功能进行测试,我们可以基于以往测试模型进行模型算法构建,从而测试。
监控异常流量:
1.运用第三方包,进行抓包。


发表于 2020-05-21 10:14:36 回复(0)
如何用机器学习去进行自动化测试,就是让自动化测试变得更加智能,在自动化测试过程中,当测试功能模块越来越多,没有太多的时间去全部覆盖,我们可以采用归纳学习的方式,基于自动化测试的执行结果或者手工测试执行的结果为数据输入,然后基于一定的模型(例如:以通过率和模块的重要率计算的平均值)得出测试推荐模块,或者当要执行一个功能模块时,基于历史数据和模型(bug出现的错误相关性,功能相关性等)计算出与该功能模块相关性最大模块,并推荐测试。

如何监控异常流量

1、抓包

tcpdump -i eth0 -w server.cap
对包文件使用第三方工具如:wireshark做分析

2、iftop

yum install iftop

3、iptraf

yum install iptraf –y 或 yum install iptraf-ng  -y

启动命令ifptraf-ng 

发表于 2020-04-07 14:22:26 回复(0)