对于大多数Android应用程序而言,网络在提供应用程序功能方面起着至关重要的作用,同时网络使用导致的错误占了应用程序崩溃的很大比例。由于许多与网络相关的错误只能在特定条件下触发（例如,当网络速度较慢时,网络响应需要较长的等待时间）,因此现有的常规或GUI测试方法很难将其检测出来。据统计,较少有测试应用程序中网络使用情况的工作。为解决上述问题,本文从移动应用网络相关的错误展开研究,借助软件定义的思想,提出了一种自动化测试方法来有效和高效地测试Android应用网络相关行为。该方法的思想是:不模拟复杂的网络环境,而是直接在应用代码内部对网络响应进行模糊化处理,来模拟各种网络相关的结果。同时,本文还提出一种Android应用的自动化探索策略,来自动化地测试应用网络相关行为。基于上述的测试思路,本文设计并实现了一个原型工具TNBDroid。TNBDroid主要包括四大模块:静态分析模块,代码插桩模块,预探索模块和循环测试模块。静态分析模块通过静态分析技术来定位应用内部网络API调用的位置和提取与网络使用相关的部分代码。代码插桩模块对待测试的应用进行代码插桩来截取网络响应数据,并根据制定的模拟规则,生成新的网络数据并注入到原响应中。新的网络数据用于测试应用是否能正确处理不同的网络响应。预探索模块动态运行应用来识别没有网络调用的活动。这些不存在网络调用的活动在循环测试阶段直接跳过,有助于提升测试效率。循环测试模块将动态运行插桩后的应用来测试应用网络相关的行为。本文以35个真实应用为实验样本,使用代码覆盖率、缺陷发现能力和测试总时间作为三个衡量标准,来评估本文研究方法的有效性和效率。同时,为验证本文自动化策略的有效性,使用活动覆盖率和触发的不同网络请求数量作为对比标准,跟主流的测试工具Monkey进行对比。实验结果表明本文方法实现了网络相关行为的高覆盖率（平均77.67%）,并在807分钟内从35个应用程序中共发现了60个与网络使用相关的缺陷。