האתר הישראלי להנדסת תכנה

בדיקות קופסה שחורה

בדיקות פונקציונליות, המכונות גם בדיקות קופסה שחורה, קיבלו את שמן מן התפיסה הבודקת רכיב כלשהו (ספרייה, עצם, תת-מערכת וכו') על פי המפרט שעל פיו נבנה ואינה מתייחסת לאופן מימושו.
לשם כך נבחר מדגם מייצג של הקלטים האפשריים לרכיב. המדגם מורץ על הרכיב והפלט המופק ממנו מושווה מול הפלט הצפוי מהרכיב על פי המפרט הטכני שלו. אי התאמה פירושה הצלחת הבדיקה בזיהוי שגיאה.

הנה תרשים סכמתי של גישת הקופסה השחורה:



מן התרשים ברור האתגר העיקרי העומד בפני הבודק: עליו למצוא כמה שיותר קלטים השייכים לתת הקבוצה הגורמת לפלט שגוי. ככל שהמדגם שיבחר יכיל פחות מקרים כאלו יתגלו פחות שגיאות ברכיב מכיון שהבודק אינו מתייחס למימוש הרכיב ולכן אינו יכול לדעת שקלט שונה במקצת מן הקלט שבחר היה גורם לתקלה. עליו לייצר בדיקה אמינה בצורה עיוורת לחלוטין מבחינת ידע על מימוש הרכיב ולהסתמך רק על מפרט ההתנהגות.

את מדגם הקלטים, איפוא, גוזר הבודק על פי מיטב נסיונו והכרותו עם רכיבים דומים ועם סוגי קלט דומים. לדוגמא, אם הרכיב מטפל במחרוזות יהיה זה אך טבעי להתקיפו בעזרת מחרוזות ארוכות במיוחד, כאלו המכילות תווים מיוחדים ואף מחרוזות ריקות ובלתי מאותחלות. אם הרכיב עוסק בחישובים יפנה הבודק אל השגיאות המועדות בתחום זה – חלוקה באפס, מספרים שליליים, גלישה וחמיקה. שיטה פורמלית יותר לגזירת המדגם מתוך מרחב הקלטים נראה מייד.