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申请/专利权人：乐刷科技有限公司

摘要：本发明涉及测试技术领域，提供一种测试用例生成方法、装置、设备及介质，能够先对测试用例生成指令进行校验，以提升测试的安全性；综合需求规格描述文档、系统实现逻辑描述文档及方案描述文档多维度数据作为待处理数据，并利用大语言模型生成备选用例集，以保证初步即可生成符合要求的备选用例集；基于mask规则对备选用例集进行筛选得到至少一个目标测试用例，进一步提高了生成的测试用例的可用性；结合人工智能手段及mask规则自动生成测试用例，增强了用例生成过程的泛化能力，且提高了所生成的测试用例的接纳率。

主权项：1.一种测试用例生成方法，其特征在于，所述测试用例生成方法包括：响应于测试用例生成指令，对所述测试用例生成指令进行校验，包括：解析所述测试用例生成指令，得到所述测试用例生成指令的触发者及所述触发者的登录参数；当所述登录参数为账号及密码时，检测是否有反馈的令牌；当检测到有反馈的第一令牌时，将所述第一令牌添加至请求头得到校验令牌；将所述校验令牌发送至指定平台进行校验；当所述登录参数为设备参数时，根据所述设备参数确定请求设备；检测所述请求设备是否在预先配置的设备列表中；当所述请求设备在所述设备列表中时，检测是否有反馈的令牌；当检测到有反馈的第二令牌时，获取通过所述请求设备触发所述测试用例生成指令的时间作为触发时间；生成随机字符串；拼接所述第二令牌、所述设备参数、所述触发时间及所述随机字符串得到待校验字段；将所述待校验字段发送至所述指定平台进行校验；其中，所述设备列表用于存储具有生成测试用例权限的所有设备；当所述登录参数为未知接口参数时，根据所述未知接口参数确定未知接口；获取所述未知接口被分配的访问密钥标识及初始密钥；对所述初始密钥进行加密处理，得到目标密钥；将所述访问密钥标识及所述目标密钥发送至所述指定平台进行校验；其中，所述对所述初始密钥进行加密处理，得到目标密钥包括：在所述初始密钥对应的T盒中，对所述初始密钥进行拆分得到预设数量的密钥段；对于每个密钥段，获取预先构建的状态变换矩阵；其中，所述状态变换矩阵用于对每个密钥段的行数据及列数据进行打乱处理；计算每个密钥段与所述状态变换矩阵的乘积，得到打乱处理后的每个密钥段；利用所述初始密钥对所述打乱处理后的每个密钥段进行加密处理，得到每个密钥密文；利用所述T盒对所述密钥密文进行处理，并获取所述T盒的输出数据作为所述目标密钥；当所述测试用例生成指令通过校验时，根据所述测试用例生成指令获取需求规格描述文档、系统实现逻辑描述文档及方案描述文档作为待处理数据；将所述待处理数据输入至预先训练的测试用例生成模型，并根据所述测试用例生成模型的输出数据构建备选用例集；获取预先配置的mask规则，并利用所述mask规则对所述备选用例集中的测试用例进行筛选，得到至少一个目标测试用例；其中，所述获取预先配置的mask规则前，根据所述测试用例生成指令确定测试领域，及确定所述触发者在测试过程中的角色；根据所述测试领域及所述角色生成测试限制条件；根据所述测试限制条件生成所述mask规则；其中，所述将所述待处理数据输入至预先训练的测试用例生成模型前，获取历史测试用例，并基于所述历史测试用例构建训练样本；利用所述训练样本训练大语言模型；在每轮训练时，获取当轮损失函数的取值；当所述损失函数的取值达到收敛时，停止训练，得到所述测试用例生成模型；其中，所述基于所述历史测试用例构建训练样本包括：从所述历史测试用例中获取使用次数小于或者等于预设次数的用例构建第一用例集；获取当前时间戳，并从所述当前时间戳开始回溯预设时长得到目标时间戳；将由所述当前时间戳与所述目标时间戳构成的时间区间确定为目标时间段；从所述历史测试用例中获取所述使用次数大于所述预设次数，且在所述目标时间段内发现异常的用例构建第二用例集；从所述历史测试用例中获取所述使用次数大于所述预设次数，且在所述目标时间段内未发现异常的用例构建第三用例集；获取基于用例变更信息训练的第一预测模型，并利用所述第一预测模型对所述第一用例集中的每个第一用例进行预测，得到预测的每个第一用例的异常检测准确率；按照每个第一用例的异常检测准确率由高到低的顺序对每个第一用例进行排列，得到第一用例序列；获取配置的准确率阈值；基于所述准确率阈值对所述第一用例序列进行拆分，得到第一子序列及第二子序列；其中，所述第一子序列中每个用例的异常检测准确率大于所述第二子序列中每个用例的异常检测准确率；获取基于用例使用信息训练的第二预测模型，并利用所述第二预测模型对所述第二用例集中的每个第二用例进行预测，得到预测的每个第二用例的异常检测准确率；按照每个第二用例的异常检测准确率由高到低的顺序对每个第二用例进行排列，得到第二用例序列；基于所述准确率阈值对所述第二用例序列进行拆分，得到第三子序列及第四子序列；其中，所述第三子序列中每个用例的异常检测准确率大于所述第四子序列中每个用例的异常检测准确率；获取所述第三用例集中每个第三用例的使用总次数，以及在使用过程中检测到异常的次数；计算每个第三用例对应的检测到异常的次数与使用总次数的商，得到每个第三用例对应的目标指标值；按照每个第三用例对应的目标指标值由高到低的顺序对每个第三用例进行排列，得到第三用例序列；依次拼接所述第三子序列、所述第一子序列、所述第二子序列、所述第四子序列及所述第三用例序列，得到目标序列；按照由前到后的顺序从所述目标序列中抽取预设比例的用例构建所述训练样本；其中，在利用所述异常检测准确率对各用例进行排列时，若有两个用例的所述异常检测准确率相同，则计算该两个用例每次测试时的平均时长，并将平均时长较小的用例排在前面，若该两个用例每次测试时的平均时长相同，则将该两个用例中的任意用例排在前面。

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