Sapienz получил премию ISSTA 2026 за статью, оказавшую значительное влияние
- Кэ Мао, Марк Харман и Юэ Цзя получили премию ISSTA 2026 за статью о Sapienz, опубликованную в 2016 году.
- При тестировании 1 000 популярных приложений Google Play система выявила 558 ранее неизвестных сбоев.
- В Meta Sapienz ежедневно выполняет миллионы тестов и выявляет тысячи уникальных сбоев в неделю.
Почему это важно: Система помогает поддерживать надёжность и качество продуктов Meta.
Кэ Мао, Марк Харман и Юэ Цзя получили награду ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA) 2026 за самую влиятельную статью за исследование 2016 года »Sapienz: многокритериальное автоматизированное тестирование приложений для Android.» Эта награда отмечает десятилетие влияния работы, начатой в Университетском колледже Лондона и впоследствии ставшей частью тестовой инфраструктуры Meta.
Sapienz автоматически тестирует приложения, выявляя сбои, и помогает инженерам воспроизводить их за меньшее число шагов, упрощая расследование проблем. В основе первоначального исследования лежали три задачи: исследовать большую часть приложения, найти больше сбоев и сократить число шагов, необходимых для их воспроизведения. При тестировании 1 000 популярных приложений из Google Play Sapienz обнаружил 558 ранее неизвестных сбоев.
Через 17 месяцев после публикации Sapienz начали широко использовать в Meta. Сегодня система ежедневно выполняет миллионы тестов на платформах Meta, выявляет тысячи уникальных сбоев каждую неделю и помогает обеспечить безопасность сотен выпусков приложений ежемесячно, поддерживая надёжность и качество продуктов.
Применение Sapienz вскоре вышло за рамки обнаружения сбоев. Благодаря тестовым учётным записям с синтетическими диалогами система стала движком исследования приложений для динамического анализа распространения taint-меток в WhatsApp.
В октябре мы рассказали об истории Sapienz в программном докладе на ISSTA 2026, который представил Кэ Мао: «Поиск ошибок, которые нашли бы пользователи: от Sapienz к автономным агентам». Теперь, помимо обнаружения сбоев, агенты на основе больших языковых моделей (LLM) могут исследовать приложения и оценивать, соответствует ли их поведение ожиданиям пользователей. Это расширяет возможности автоматизированного тестирования: от проверки надёжности — к функциональной корректности и, всё чаще, автоматическому исправлению ошибок. Ключевые идеи Sapienz — многокритериальное исследование и выявление ошибок с практической пользой — по-прежнему актуальны. Спустя десять лет основополагающие принципы проекта остаются верны.
Эта работа — часть общей программы Meta по обеспечению конфиденциальности и управлению рисками. Она отражает наши постоянные усилия по внедрению принципов конфиденциальности в основу процесса разработки продуктов: мы помогаем командам раньше выявлять риски на протяжении жизненного цикла разработки, последовательно применять меры защиты и с самого начала встраивать средства защиты конфиденциальности в каждую новую разработку.
