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== Ejercicio 1 ==
Sea el siguiente programa
<pre>
boolean test_me(int x, int y) {
1:   boolean result = false;
2:   int z = 2 * y;
3:   if (z == x) { // c1
4:     if (x > y + 10) { // c2
5:       result = true;
6:     }
7:   }
8:   return result;
}
</pre>
Usando el operador de mutación AOR (modifica una comparación aritmética reemplazandola por +, -, *, /, %, **, x, y) exhibir dos mutantes tales que:

# Un mutante con un test que lo mata fuertemente (indicando la línea que cambió).
# Un mutante equivalente tal que no exista test que lo detecte fuertemente (indicando la línea que cambió). En caso de no existir, justificar.

=== Resolución ===
'''TODO'''

== Ejercicio 2 ==
Sea el siguiente programa test_me del ejercicio #1.
# Describir el árbol de cómputo del programa explorado durante la ejecución simbólica dinámica del programa
# Completar la siguiente tabla con la ejecución simbólica dinámica del programa de forma manual, indicando para cada iteración:
* El input concreto utilizado
* La condición de ruta (ie path condition) que se produce de ejecutar el input concreto, asumiendo que el valor simbólico inicial es x = x0, y = y0.
* La fórmula lógica (no es necesario escribirla en SMTLib) que se envía al demostrador de teoremas de acuerdo al algoritmo de ejecución simbólica dinámica.
* El resultado posible que podría producir un demostración de teoremas (ej Z3).
{| class="wikitable"
|+ 
|-
! Iteración !! Input Concreto !! Condición de Ruta !! Fórmula enviada al demostrador !! Resultado posible
|-
| 1 || x=0, y=0 || ... || ... || ...
|-
| 2 || ... || ... || ... || ...
|-
| ... || ... || ... || ... || ...
|}

=== Resolución ===
'''TODO'''

== Ejercicio 3 ==
Sea el programa test_me del ejercicio #1 y el siguiente test suite:
<pre>
class TestSuite(unittest.TestCase):
  def test_1(self):
    self.assertEqual(0, test_me(0, 0))

  def test_2(self):
    self.assertEqual(0, test_me(1, 1))

  def test_3(self):
    self.assertEqual(0, test_me(2, 2))
</pre>
# Completar la tabla con los valores de la distancia de braanch no normalizada para cada decision (tanto true como false) luego de ejecutar '''todo''' el test suite. El valor de K para la distancia de branch es 1.
{| class="wikitable"
|+ 
|-
! !! c1 !! c2 
|-
| distance_true ||  ||
|-
| distance_false ||  ||
|}
# ¿Cuál es el cubrimiento de líneas?
# ¿Cuál es el cubrimiento de branches?

=== Resolución ===
'''TODO'''

== Ejercicio 4 ==
Sea el siguiente programa cgi_decode:
<pre>
def cgi_decode(s):
    # Mapping of hex digits to their integer values
    hex_values={
       '0': 0 ,'1': 1,'2': 2 ,'3': 3 ,'4': 4 ,
       '5': 5 ,'6': 6 ,'7': 7 ,'8': 8 ,'9': 9 ,
       'a': 10 ,'b': 11 ,'c': 12 ,'d': 13 ,'e': 14 ,'f': 15 ,
       'A': 10 ,'B': 11 ,'C': 12 ,'D': 13 ,'E': 14 ,'F': 15 ,
    }
    t = ""
    i = 0
    while i<len(s): #c1
        c = s[i]
        if c == '+': #c2
            t +=' '
        elif c == '%': #c3
            digit_high, digit_low = s[i + 1], s[ i + 2 ]
            i += 2
            if digit_high in hex_values and digit_low in hex_values : #c4 y c5
                v = hex_values[digit_high]*16 + hex_values[digit_low]
                t += chr(v)
            else:
                raise ValueError("Invalid Encoding")
        else:
            t += c
        i += 1
    return t
</pre>

Asumiendo que tenemos un boosted greybox fuzzer con exponente a=4. Sea el siguiente conjunto inicial de inputs: "hola+mundo", "hello+world", "gracias+mundo", "%12", "%AA", "%BB", "mistring". 

# Indicar la energía de cada input en el conjunto inicial
# ¿Cuál es la probabilidad que el fuzzer elija el input "mistring" para mutar?

=== Resolución ===
'''TODO'''