Un enfoque de aprendizaje por refuerzo para guiar al rastreador web a explorar aplicaciones web para mejorar la cobertura de código
Autores: Liu, Chien-Hung; You, Shingchern D.; Chiu, Ying-Chieh
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un enfoque de aprendizaje por refuerzo para guiar al rastreador web a explorar aplicaciones web para mejorar la cobertura de código
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Rastreadores web
Aplicaciones web
Entradas
Campos de formulario web
Red neuronal convolucional
Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
Los rastreadores web se utilizan ampliamente para explorar y probar automáticamente aplicaciones web. Sin embargo, la navegación por las páginas de una aplicación web puede ser difícil debido a la generación dinámica de páginas. En particular, las entradas de los campos de formulario web pueden afectar a las páginas resultantes y a la navegación posterior. Por lo tanto, elegir las entradas y el orden de clics en una página web es esencial para que un rastreador web efectivo logre una alta cobertura de código.
Descripción
Los rastreadores web se utilizan ampliamente para explorar y probar automáticamente aplicaciones web. Sin embargo, la navegación por las páginas de una aplicación web puede ser difícil debido a la generación dinámica de páginas. En particular, las entradas de los campos de formulario web pueden afectar a las páginas resultantes y a la navegación posterior. Por lo tanto, elegir las entradas y el orden de clics en una página web es esencial para que un rastreador web efectivo logre una alta cobertura de código.