Autor:
Sánchez Jerez, Ana Belén

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Fecha de nacimiento
Proyectos de investigación
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Puesto de trabajo
Apellidos
Sánchez Jerez
Nombre de pila
Ana Belén
Nombre
Nombres alternativos
Sánchez, Ana Belén
Sánchez, Ana B.
Afiliaciones conocidas
Universidad de Sevilla, Spain
University of Sevilla
Universidad de Sevilla
University of Seville, Spain
Páginas web conocidas
https://sites.google.com/site/anabsanchezjerez/
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    Artículo
    Toward Dependency-Aware API Gateways
    Barakat, Saman; Sánchez Jerez, Ana Belén; Segura Rueda, Sergio. Actas de las XVIII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2023), 2023-09-12.
    Web APIs often include inter-parameter dependencies that constrain how input parameters can be combined to form valid calls to the service. API requests violating one or more of these dependencies result in an unnecessary exchange of messages, causing a waste of time and user quota. Also, dependencies are often not correctly checked by the servers, resulting in critical failures or uninformative error responses. In this paper, we propose extending API gateways to support the detection and explanation of inter-parameter dependencies violations. To achieve this goal, we leveraged IDL4OAS, an OAS extension for describing the dependencies among input parameters in web APIs, and IDLReasoner, a constraint-based IDL reasoner. Both were integrated into a prototype tool using Spring Cloud Gateway. Preliminary evaluation results on five industrial API operations show that our approach can successfully detect and explain all invalid requests, reducing the response time by around 80.31% and minimizing potential input validation failures.
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    Artículo
    Evaluación y mejora de pruebas de rendimiento utilizando mutación del software: Un enfoque evolutivo
    Sánchez Jerez, Ana Belén; Delgado Pérez, Pedro; Medina Bulo, María Inmaculada; Segura Rueda, Sergio. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    Los errores de rendimiento del software pueden causar una importante degradación en la experiencia de usuario y dar lugar a problemas muy costosos de detectar y resolver. Las pruebas de rendimiento persiguen detectar y reducir el impacto de estos errores. Sin embargo, no existen mecanismos para evaluar la calidad de las pruebas de rendimiento, causando en muchos casos, que estos errores pasen desapercibidos. La prueba de mutación es una técnica para evaluar y mejorar las pruebas funcionales a través de la introducción de errores artificiales en el programa bajo prueba. En este artículo, exploramos la aplicabilidad de la prueba de mutación junto con el empleo de un algoritmo evolutivo para buscar mutantes que simulen errores de rendimiento. Esta propuesta noPrueba de mutación, errores de rendimiento, pruebas de rendimiento, algoritmos evolutivos.vedosa contribuye a mejorar la confianza en las pruebas de rendimiento al mismo tiempo que reduce el coste de la prueba de mutación.
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    Pruebas de Mutación de Caja Negra para APIs Web
    Sánchez Jerez, Ana Belén; Martín-López, Alberto; Segura Rueda, Sergio; Ruiz Cortés, Antonio. Actas de las XXV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2021), 2021-09-22.
    Las Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) web desempeñan un papel clave en la integración de aplicaciones, por lo que validar su correcto funcionamiento resulta crucial. La mayoría de técnicas de generación de casos de prueba en este ámbito son de caja negra y con frecuencia se evalúan con APIs para las que no se dispone del código fuente. En este escenario, no es posible emplear pruebas de mutación tradicionales, por lo que no es posible cuantificar la efectividad de las pruebas si la API no expone ningún error. En este artículo, proponemos un enfoque de caja negra para evaluar la capacidad de detección de errores de las suites de pruebas para APIs web: en lugar de crear variantes defectuosas del código del programa (API), como en las pruebas de mutación tradicionales, se crean mutantes de las salidas del programa (respuestas HTTP). Los oráculos de pruebas se aplican sobre dichos mutantes y, a medida que las pruebas fallan, la cobertura de mutación aumenta. Experimentos preliminares sugieren que existe correlación entre la cobertura de mutación de caja negra y caja blanca.
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    Artículo
    Automated Code Generation for Inter-parameter Dependencies in REST APIs
    Barakat, Saman; Barba Roque, Enrique; Sánchez Jerez, Ana Belén; Segura Rueda, Sergio. Actas de las XVII Jornadas de Ingeniería de Ciencia e Ingeniería de Servicios (JCIS 2022), 2022-09-05.
    The generation of code templates from REST API specifications is a common practice in industry. However, existing tools neglects the dependencies among input parameters (so called inter-parameter dependencies), extremelly common in practice and usually described in natural language. As a result, developers are responsible for implementing the corresponding validation logic manually, a tedious and error-prone process. In this paper, we present an approach for the automated generation of code for inter-parameter dependencies specified using the IDL4OAS extension. As a proof of concept, we present an extension of the popular openapi-generator tool ecosystem, automating the generation of Java and Python code for the management of inter-parameter dependencies in both, servers and clients. Preliminary results show the effectiveness of the approach in accelerating the development of APIs while making them potentially more reliable.
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    Artículo
    Pruebas de Mutación de APIs Web: Un Enfoque de Caja Negra
    Sánchez Jerez, Ana Belén; Martín-López, Alberto; Segura Rueda, Sergio; Ruiz Cortés, Antonio. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Las Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs) web tienen un papel clave en la integración de aplicaciones, por lo que validar su correcto funcionamiento es crucial. La mayoría de técnicas de generación de casos de prueba en este ámbito son de caja negra y suelen evaluarse con APIs sin código fuente disponible. Por ello, no es posible emplear pruebas de mutación tradicional, y no podemos cuantificar la efectividad de las pruebas si la API no expone ningún error. Este artículo propone un enfoque de caja negra para evaluar la capacidad de detección de errores de las pruebas para APIs web: en lugar de crear variantes defectuosas del código del programa (pruebas de mutación tradicionales), se crean mutantes de las salidas del programa (respuestas HTTP). JSONMutator es la herramienta implementada para llevar a cabo estas mutaciones. Los oráculos de pruebas se aplican sobre dichos mutantes y, a medida que las pruebas fallan, la cobertura de mutación aumenta. Experimentos preliminares sugieren que la herramienta es efectiva para crear mutantes a partir de la salida de APIs web y que existe correlación entre la cobertura de mutación de caja negra y caja blanca.