软件开发过程与风险管理研究

介绍了软件风险的概念和特性,提出了风险处理策略,论述了降低软件风险的方法,研究了软件开发过程与软件风险的关系,及风险评估与风险管理的具体手段。软件风险分析与风险管理的研究对于软件产品、软件产业和软件工程学科都有重要意义和作用。     

软件风险分析与风险管理研究

本文介绍了软件风险的概念、特性,提出了风险处理策略,论述了降低软件风险的方法,研究了软件开发方法与软件风险的关系,及风险评估与风险管理的具体手段。软件风险分析与风险管理的研究对于软件产品、软件产业和软件工程学科都有重要意义和作用。     

软件性能测试面面观

软件测试,作为软件工程的一部分,随着软件生产的产业化运作应运而生,是软件生产的一个动态监控过程,对软件开发全过程进行检测,可以随时发现问题、报告问题,并重新评估新的风险,设置新的监控基准,并持续下去。软件测试是软件质量控制的过程,是对软件系统中潜在的各种风险进行评     

基于CMMI的软件风险管理

大型软件项目在开发过程中经常会伴随一些风险,而这些风险往往会对项目造成不利的影响,因此需要对风险进行管理。在CMMI模型中,在严格定义级给出了一个软件风险管理的过程域,本文介绍的软件风险管理实现就是基于这个规范的。该实现把软件风险管理分成五个步骤：风险识别、风险评估、风险计划、风险跟踪和风险控制,进而对风险进行全面管理。     

项目跟踪与控制的设计实现

项目跟踪与控制是CMMI2级的一个项目管理过程域.其主要目的是要对软件开发实际过程有适当的可视性,使管理者能在项目的软件过程实施明显偏离软件计划时采取有效的纠正措施.介绍了在软件工程化管理平台ProiectMan中实现这个过程域的方法.     

BP神经网络在软件项目风险评估中的应用

关于准确地识别软件风险因素,深入研究软件项目风险评估问题,由于软件项目的复杂性和软件风险因子的不确定性和模糊性,无法采用传统数学方法建立准确软件项目风险评估模型.由于传统的数学评估模型的评估准确率比较低,为了提高软件项目评估准确率,提出一种BP神经网络的软件项目风险评估方法.软件项目风险评估方法采用专家系统构建软件项目风险评估指标体系,后对评估体系进行预处理,消除评估体系之间重复和无用的信息,并将非线性学习能力优异的BP神经网络输入,通过BP神经网络自适应学习得到的最优软件项目评估模型,在MATLAB平台上进行验证性仿真.结果表明,算法提高了软件项目风险评估的准确率,克服了传统数学评估模型的缺陷,评估的结果更具科学性,在软件项目风险评估中提供了有效的方法.     

动态实时网络安全风险评估研究

风险评估是当前网络安全管理的一个热点议题。然而,当前的风险评估方法关注的焦点是在系统设计过程或者通过定期的调查期间进行手动网络风险分析,实时的网络安全风险评估技术是很少的。通过构建在存在的网络监控和入侵检测提出了一种针对大规模网络的实时风险评估方法。不同于大多数其他风险评估方法,采用模糊逻辑和Petri网方法（FLPN）对待风险评估是作为一个动态实时推理过程,而不是静态统计过滤问题。FLPN方法能够描述被入侵检测、报警观察和攻击传递行为完成的不同攻击步骤之间的关系,且用概率（或置信度）关联每一个攻击状态。实验结果清晰表明所提方法可以在短时间内定位攻击,预报攻击的后续攻击行为,发现潜在的网络安全风险和提供可信的风险评估的信任分数。所以该方法可以在网络安全风险评估中扮演一个重要的角色。     

基于毕业产出导向的软件工程课程教学改革

分析国内高校在软件工程课程设置上的侧重点以及软件职业技术资格考试内容,提出以SWEBOK V3中知识域的要求为课程内容基础框架,基于毕业生的产出能力导向进行教学大纲、知识内容和考核方式改革,通过监控学生成绩对课程教学效果进行分析和长期持续改进。     

基于改进AHP算法的电力监控网络安全风险评估方法

现有的电力监控网络安全风险评估方法,在度量风险值时指标权重分配不均,导致所得风险评估效率较差,为提高风险评估的实时性,基于改进AHP算法设计电力监控网络安全风险评估方法。建立电力监控网络安全层次结构模型,将其分为目标层、准则层以及方案层,计算电力监控网络安全风险因素指标权重,重新分配安全风险因素权重系数,基于改进AHP算法度量电力监控网络整体风险值,建立层次分明的电力监控网络安全评估构架,设计风险评估算法,实现电力监控网络安全风险的评估。分别使用三种不同的攻击模式对模型中的四个主机进行攻击,通过风险值的测试结果可知,该电力监控网络安全风险评估方法可以迅速有效地检测各节点在恶意攻击下的风险值。     

软件项目风险管理综述

风险在软件开发过程中无处不在,如何控制软件项目中出现的各种风险一直是软件工程领域研究的主要问题之一软件开发过程方法对控制软件风险有积极的作用,RUP、CMM等方法对软件项目风险有着良好的控制能力很多学者都使用不同的方法或技术对软件项目风险进行分析或管理。     

基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测

准确预测软件成本是软件工程领域最具挑战性的任务之一。软件开发固有的不确定性和风险性,使得仅仅在项目早期预测总成本是不够的,还需要在开发过程中持续预测各个阶段的成本,并根据变化趋势重新分配资源,以确保项目在规定的时间和预算内完成。由此,提出一种基于类推和灰色模型的软件阶段成本预测方法——AGSE(Analogy & Grey Model Based Software Stage Effort Estimation)。该杂交方法通过合并两种方法的预测值得到最终的预测结果,避免了单独使用其中一种方法预测时存在的局限性。在真实的软件项目数据集上的实验结果表明,AGSE的预测精度优于类推方法、GM(1,1)模型、GV方法、卡尔曼滤波和线性回归,显示出较大的潜力。     

Knowledge-based risk assessment and cost estimation

A knowledge-based method for software project risk assessment and cost estimation has been implemented on multiple platforms. As an extension to the Constructive Cost Model (COCOMO), it aids in project planning by identifying, categorizing, quantifying and prioritizing project risks. It also detects cost estimate input anomalies and provides risk control advice in addition to conventional COCOMO cost and schedule calculation.The method has been developed in conjunction with a system dynamics model of the software development process, and serves as an intelligent front end to the simulation model. It extends previous research in the knowledge-based cost estimation domain by focusing on risk assessment, incorporating substantially more rules, going beyond standard COCOMO, performing quantitative validation, providing a user-friendly interface, and integrating it with a dynamic simulation model.Results of the validation are promising, and the method is being used at Litton Data Systems and other industrial environments. It will be undergoing further enhancement as part of an integrated capability for software engineering to assist in system acquisition, project planning and risk management.     

Architectural-level risk analysis using UML

Risk assessment is an essential part in managing software development. Performing risk assessment during the early development phases enhances resource allocation decisions. In order to improve the software development process and the quality of software products, we need to be able to build risk analysis models based on data that can be collected early in the development process. These models will help identify the high-risk components and connectors of the product architecture, so that remedial actions may be taken in order to control and optimize the development process and improve the quality of the product. In this paper, we present a risk assessment methodology which can be used in the early phases of the software life cycle. We use the Unified Modeling Language (UML) and commercial modeling environment Rational Rose Real Time (RoseRT) to obtain UML model statistics. First, for each component and connector in software architecture, a dynamic heuristic risk factor is obtained and severity is assessed based on hazard analysis. Then, a Markov model is constructed to obtain scenarios risk factors. The risk factors of use cases and the overall system risk factor are estimated using the scenarios risk factors. Within our methodology, we also identify critical components and connectors that would require careful analysis, design, implementation, and more testing effort. The risk assessment methodology is applied on a pacemaker case study.     

AHP与FUZZY在软件开发项目风险管理中的综合应用

归纳了软件开发项目的几大常见风险,在此基础上,通过集成层次分析法AHP和模糊综合评判法FUZZY的原理和模型,设计出软件开发项目风险评价的指标体系,并运用Delphi方法,让多名专家对各项指标赋权而得出每个指标的权重,之后通过风险因素U到模糊评判评语集V的模糊映射,得到模糊评估矩阵。最后根据FUZZY理论,运用模糊矩阵的合成运算,对软件开发项目风险进行两级评估,从而构建了集成方法下软件开发项目风险评价的过程和模型。结论对软件开发项目管理者具有实际参考价值。     

软件开发中的风险评估及其实践

在软件项目的开发过程中,准确地识别项目中存在的风险、对风险加以分析并采取有效的预防措施是保证项目成功的关键因素之一。风险评估是软件开发风险管理的重要组成部分,目前已经发展成为软件项目开发与控制的常用管理方法。文章叙述了Boehm关于风险评估的经典理论、SEI基于问卷调查的风险评估法、基于成本估算的风险评估法以及该领域的其它最新研究进展。最后对软件开发风险评估方法的发展方向提出了自己的观点。     

一种面向对象软件风险评估方法研究

目前,大多数软件项目风险评估技术本质上都是基于主观的,而在软件开发过程中客观地依赖于度量技术进行软件风险分析的研究还很少。该文针对面向对象软件开发的特点,在对面向对象软件度量进行研究的基础上,提出了一种利用主成分分析技术评估软件风险的方法,该法能在软件项目管理过程中帮助开发者或管理人员识别软件的高风险模块,便于有效地开展风险管理。     

面向可信软件的风险评估方法

风险管理逐渐成为开发高质量软件过程中的重要的组成部分。风险评估作为风险管理的重要活动之一,是风险控制的前提。贝叶斯网络作为风险管理的有力工具之一,是处理不确定性的有效方法。结合贝叶斯网络与模糊理论,提出一种风险评估方法,首先使用贝叶斯网络对影响可信软件的风险因素进行风险概率评估,然后利用模糊综合评价法进行风险综合影响评估。该方法用于软件项目的风险评估,为开发高质量的可信软件提供新策略。     

基于CMM的软件过程改进实践

CMM是一种软件生产过程标准和软件企业成熟度评估标准,该标准侧重于软件开发过程的管理及工程能力的提高与评估。基于CMM理论在软件过程改进中的应用,针对软件开发过程中存在的问题,采用CMM2级项目级实践,实现4个关键过程域：需求管理、软件项目计划、软件项目跟踪和监督、软件质量保证,制定出符合项目需求和管理的规范与过程,将CMM理论应用于软件开发过程中,对项目各个环节的工作进行改进,取得良好的过程改进效果,并从中总结基于CMM模型进行过程改进的经验。     

Process-Based Software Engineering: Building the Infrastructures

A recent trend in software engineering is the shift from a focus on laboratory-oriented software engineering to a more industry-oriented view of software engineering processes. This complements preceding ideas about software engineering in terms of organization and process-orientation. From the domain coverage point of view, many of the existing software engineering approaches have mainly concentrated on the technical aspects of software development. Important areas of software engineering, such as the technical and organizational infrastructures, have been left untouched. As software systems increase in scales, issues of complexity and professional practices become involved. Software development as an academic or laboratory activity, has to engage with software development as a key industrialized process.This expanded domain of software engineering exposes the limitations of existing methodologies that often address only individual subdomains. There is, therefore, a demand for an overarching approach that provide a basis for theoretical and practical infrastructures capable of accommodating the whole range of modern software engineering practices and requirements. One approach is provided by Process-Based Software Engineering (PBSE); part of the more general trend towards a focus on process.This paper provides a review of process techniques for software engineering and a high-level perspective on PBSE. Typical approaches and techniques for the establishment, assessment, improvement and benchmarking of software engineering process systems are introduced in this paper, and many are developed further in other contributions to this volume.