Título: EvoMaster – Mejoras de Usabilidad
Director: Juan P. Galeotti
Jurados: Martín Urtasún, Hernán Wilkinson

Resumen:
En el presente trabajo se introducen dos mejoras de usabilidad a EvoMaster, una herramienta open-source de generación automática de casos de test para APIs REST, GraphQL y RPC en base a algoritmos genéticos. El core de la herramienta es el encargado de utilizar algoritmos evolutivos, en particular el algoritmo de búsqueda MIO para generar los casos de test. Dicha generación abarca la caracterización del objeto de test y a su vez la escritura de los casos de test en el lenguaje elegido. Las mejoras se encuentran orientadas a la escritura de los casos. Por un lado se incorpora Python como una nueva elección de salida para los casos de black-box Fuzzing. Por el otro, se utiliza la información obtenida por el algoritmo genético para nombrar los casos de test en base a las acciones y objetos de test que el mismo se encuentre evaluando. Dichas mejoras se evaluaron utilizando APIs pertenecientes a un benchmark de EvoMaster.