软件缺陷模式的研究

软件缺陷是导致软件不可靠的根本原因,提高软件可靠性的关键在于减少软件缺陷,那么如何利用积累的缺陷数据提高软件可靠性?结合软件缺陷和模式的概念提出了软件缺陷模式的定义。通过分析积累的软件缺陷数据对缺陷模式的所属分类进行了划分,在此基础上进一步给出了软件需求分析、设计和编码各阶段的软件缺陷模式。最后阐述了在软件开发过程和测试过程中缺陷模式的应用,为如何利用缺陷数据来提高软件可靠性提供了思路。     

软件缺陷及其对软件可靠性的影响分析

软件缺陷是软件失效的源头,是影响软件可靠性的重要因素。简述了几种典型的软件缺陷分类方法,结合C++语言,提出了面向程序代码的软件缺陷分类法。采用程序变异方法模拟各类软件缺陷,通过实验,归纳并总结了不同类型的软件缺陷对软件可靠性的影响。     

基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型

软件缺陷预测是软件可靠性研究的一个重要方向。基于自组织数据挖掘(GMDH)网络与因果关系检验理论提出了一种软件缺陷预测模型,借鉴Granger检验思想,利用GMDH网络选择与软件失效具有因果关系的度量指标,建立软件缺陷预测模型。该方法从复杂系统建模角度研究软件度量指标与软件缺陷之间的因果关系,可以检验多变量之间在非线性意义上的因果关系。最后基于两组真实软件失效数据集,将所提出的方法与基于Granger因果检验的软件缺陷预测模型进行比较分析。结果表明,基于GMDH因果关系的软件缺陷预测模型比Granger因果检验方法具有更为显著的预测效果。     

一种考虑缺陷关联的软件可靠性增长模型

非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型(NHPP-SRGMs)是评价软件产品可靠性指标的有效工具,但大多数该类模型都未考虑软件缺陷关联这一测试过程中普遍存在的现象。该文在考虑软件缺陷关联关系的基础上对缺陷进行分类,提出一个改进的NHPP类软件可靠性增长模型。在一组失效数据上的实验分析表明,改进的模型具有较好的拟合效果和预测能力。     

软件测试与软件可靠性研究

软件测试能发现软件错误、排除软件缺陷,软件测试是在软件投入运行之前,对软件需求规格说明、软件设计、软件编码的最后复审。测试用例的设计和选取的合理和恰当直接影响软件测试的效率,测试中收集到的可靠性数据可以用于软件可靠性模型中进行软件可靠性评估,进而提高软件可靠性。     

软件缺陷分析统计系统的研究

在软件的开发过程中，不可避免地会发现一些缺陷，该文探讨了软件缺陷分析的几种方法，并设计和实现了一个基于Trackrecord的软件缺陷分析统计系统。主要提出了软件缺陷度量应用模型的解决方案，结合理论和实践选取了对软件缺陷数据分析统计的方法，并研究了该系统的体系结构。最后，得到了一个完整的系统解决方案。     

跨项目软件缺陷预测方法研究综述

软件缺陷预测是提高软件测试效率、保证软件可靠性的重要途径,已经成为目前实证软件工程领域的研究热点。在软件工程中,软件的开发过程或技术平台可能随时变化,特别是遇到新项目启动或旧项目重新开发时,基于目标项目数据的传统软件缺陷预测方法无法满足实践需求。基于迁移学习技术采用其他项目中已经标注的软件数据实现跨项目的缺陷预测,可以有效解决传统方法的不足,引起了国内外研究者的极大关注,并取得了一系列的研究成果。首先总结了跨项目软件缺陷预测中的关键问题。然后根据迁移学习的技术特点将现有方法分为基于软件属性特征迁移和软件模块实例迁移两大类,并分析比较了常见方法的特点和不足。最后探讨了跨项目软件缺陷预测未来的发展方向。     

代价敏感分类的软件缺陷预测方法

软件缺陷预测是提高软件测试效率,保证软件可靠性的重要途径。考虑到软件缺陷预测模型对软件模块错误分类代价的不同,提出了代价敏感分类的软件缺陷预测模型构建方法。针对代码属性度量数据,采用Bagging方式有放回地多次随机抽取训练样本来构建代价敏感分类的决策树基分类器,然后通过投票的方式集成后进行软件模块的缺陷预测,并给出模型构建过程中代价因子最优值的判定选择方法。使用公开的NASA软件缺陷预测数据集进行仿真实验,结果表明该方法在保证缺陷预测率的前提下,误报率明显降低,综合评价指标AUC和F值均优于现有方法。     

重复软件缺陷报告检测方法综述

软件缺陷在软件的开发和维护过程中是不可避免的,软件缺陷报告是软件维护过程中重要的缺陷描述文档,高质量的软件缺陷报告可以有效提高软件缺陷修复的效率.然而,由于存在许多开发人员、测试人员和用户与缺陷跟踪系统交互并提交软件缺陷报告,同一个软件缺陷可能被不同的人员报告,导致了大量重复的软件缺陷报告.重复的软件缺陷报告势必加重人工检测重复缺陷报告的工作量,并造成人力物力的浪费,降低了软件缺陷修复的效率.以系统文献调研的方式,对近年来国内外学者在重复软件缺陷报告检测领域的研究工作进行了系统的分析.主要从研究方法、数据集的选取、性能评价等方面具体分析总结,并提出该领域在后续研究中存在的问题、挑战以及建议.     

基于生命周期的软件缺陷预测技术

为保证软件可靠性和软件质量,在基于软件开发周期的基础上,提出了一种利用PCA-BP模糊神经网络的软件缺陷预计方法.针对影响软件可靠性的各种因素,依据相关的标准,结合工程实践,选取了影响软件可靠性的度量元.收集了实际工程中的一类飞行控制软件的度量数据,利用提出的模型进行缺陷预测,并将预测结果与传统的BP神经网络模型计算的结果进行了对比.对比结果表明,与基于BP神经网络的预测方法相比较,结合了主成分分析方法的PCA-BP神经网络预测方法具有更快的收敛速度和更高的预测准确度.     

软件可靠性在软件战略中的地位研究

软件业是战略性产业。软件在计算机系统总成本中占的比重越来越高,软件的经济价值和国防意义巨大。软件不可靠、很脆弱,软件可靠性的问题相对硬件来说更为突出,而提高软件的可靠性也相对易见成效。可靠性是质量的核心,它包括了安全性分析,并为安全性分析提供有效的方法。软件的可靠性影响软件的信誉,软件可靠性的问题关乎软件战略的成败,是实现“中国服务”这一目标的关键所在。因此,提高可靠性的意识,推广软件可靠性工程,软件业才能够快速、健康地发展。     

基于Petri网的软硬件故障建模方法研究

针对计算机系统中软件和硬件相互作用而引发的故障分析问题,提出了基于Petri网的软硬件故障模型,用以表达软件故障和硬件故障相互作用的复杂过程,在此基础上给出了软件、硬件和软硬件故障模式的形式化定义。根据软硬件故障模式的特征,基于故障的传播过程提出了软硬件故障识别算法。实例结果表明模型和算法可以准确的分析和识别软硬件故障,从而为计算机系统的可靠性分析提供了新的途径。     

基于体系结构的软件可靠性参数早期预测

在对组成软件系统的组件间关系进行分析的基础上，提出了基于组件间关系的软件可靠性的数学模型，该模型给出了在已知组件的可靠性和平均无故障运行时间的基础上计算系统可靠性的方法。通过各组件对系统可靠性的影响分析，给出了改善系统可靠性的方案。     

基于RTEMS的软件容错系统设计

在空间环境下运行的计算机系统,高空辐射可能引发各种各样的异常或错误而导致故障。为了提高系统的可靠性,同时尽可能减少对系统实时性能的影响,需要对其进行有效的容错。针对节点和应用软件的故障检测和故障恢复进行研究与分析,提出了多种灵活有效的软件容错策略与设计方案,并基于四节点的多机硬件体系结构和RTEMS软件操作系统,设计并实现了一个系统原型。运行结果显示,该方案有效地提高了嵌入式实时系统的可靠性。     

Computing reliability: On the differences between software testing and software fault injection techniques

System reliability has become a main concern during the computer-based system design process. It is one of the most important characteristics of the system quality. The continuous increase of the system complexity makes the reliability evaluation extremely costly. Therefore, there is need to develop new methods with less cost and effort. Furthermore, the system is vulnerable to both software and hardware faults. While the software faults are usually introduced by the programmer either at the design or the implementation stage of the software, the hardware faults are caused by physical phenomena affecting the hardware components, such as environmental perturbations, manufacturing defects, and aging-related phenomena. The software faults can only impact the software components. However, the hardware faults can propagate through the different system layers, and affect both the hardware and the software. This paper discusses the differences between the software testing and the software fault injections techniques used for reliability evaluation. We describe the mutation analysis as a method mainly used in software testing. Then, we detail the fault injection as a technique to evaluate the system reliability. Finally, we discuss how to use software mutation analysis in order to evaluate, at software level, the system reliability against hardware faults. The main advantage of this technique is its usability at early design stage of the system, when the instruction set architecture is not available. Experimental results run to evaluate faults occurring the memory show that the proposed approach significantly reduces the complexity of the system reliability evaluation in terms of time and cost.     

基于机器学习的软件缺陷预测研究

基于机器学习的软件缺陷预测是一种有效的提高软件可靠性的方法。该方法基于软件模块的统计特性预测软件模块可能出现的缺陷数或是否容易出现缺陷。通过对软件模块缺陷状况的预测,软件开发组织可以将有限的资源集中于容易出现缺陷的模块,从而有效地提高软件产品的质量。基于机器学习的软件缺陷预测近年来出现了很多研究成果,文章概述该领域近年来的主要研究成果,并根据各方法的特点进行了分类。     

一种基于Linux平台的嵌入式软件测试工具

详述了软件测试工具K7在Linux环境下对嵌入式软件进行代码测试的过程。结果表明,测试嵌入式Linux程序时,使用该工具能使被测程序从目标平台脱离,在宿主机RedHat9环境下完成代码静态分析,从而有效降低了嵌入式软件测试的复杂度,能够帮助程序员迅速查找软件的设计缺陷,提高软件可靠性。     

基于软件可靠性工程的测试模型

软件可靠性工程是软件工程的一个重要分支，主要建立在操作剖面、软件可靠性模型、概率论和软件测试等理论的基础之上。该文结合软件可靠性、软件可靠性工程和软件测试的相关理论，设计了可靠性测试模型，并在市政交通一卡通工程系统中进行了实际验证。     

基于Agent的软件可靠性评估系统

1 引言现代软件产品的重要特征之一是软件质量,而软件可靠性被认为是软件质量的关键因素。软件可靠性指软件在特定环境和给定时间内无故障运行的概率。它面向用户而不是开发者,是软件质量诸多因素中最容易度量的属性。软件可靠性模型是随机过程的一种表示,可以将软件可靠性或与其直接有关的量(如平均无故障时间或故障率)表示成时间以及软件产品     

Software dependability in the Tandem GUARDIAN system

Based on extensive field failure data for Tandem's GUARDIAN operating system, the paper discusses evaluation of the dependability of operational software. Software faults considered are major defects that result in processor failures and invoke backup processes to take over. The paper categorizes the underlying causes of software failures and evaluates the effectiveness of the process pair technique in tolerating software faults. A model to describe the impact of software faults on the reliability of an overall system is proposed. The model is used to evaluate the significance of key factors that determine software dependability and to identify areas for improvement. An analysis of the data shows that about 77% of processor failures that are initially considered due to software are confirmed as software problems. The analysis shows that the use of process pairs to provide checkpointing and restart (originally intended for tolerating hardware faults) allows the system to tolerate about 75% of reported software faults that result in processor failures. The loose coupling between processors, which results in the backup execution (the processor state and the sequence of events) being different from the original execution, is a major reason for the measured software fault tolerance. Over two-thirds (72%) of measured software failures are recurrences of previously reported faults. Modeling, based on the data, shows that, in addition to reducing the number of software faults, software dependability can be enhanced by reducing the recurrence rate