一个考虑多种排错延迟的NHPP类软件可靠性增长模型

软件可靠性增长模型通常假设软件的测试环境与软件实际运行的现场环境相同,期望利用测试阶段获得的失效数据评估软件在现场运行时的失效行为。多数非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型假设软件故障被发现后立即被排除,这点假设无论是在测试环境还是在现场环境下都很难实现。根据故障对测试过程的影响,故障的排错时间可被分为多种。提出了一个考虑多种排错延迟的软件可靠性增长模型,讨论了基于这个模型的故障排除效率函数,指出从用户角度出发讨论软件可靠性时必须考虑重复性故障。     

基于UML的软件Markov链使用模型构造研究

软件统计测试要求基于软件使用模型产生测试例对软件系统进行测试,并根据测试结果评价软件可靠性,是高可靠软件测试的重要组成部分.由于统一建模语言(unified modeling language,简称UML)已经成为事实上的面向对象标准建模语言,因此,从软件UML模型构造软件使用模型就成为面向对象软件统计测试的关键.为此,定义了加入统计测试约束的UML用例图、序列图以及用例执行顺序关系,为基于UML的软件统计测试提供了一个形式化描述基础.在此基础上,给出一个从软件UML模型构造软件Markov链使用模型的算法,并给出了自动化支持工具UMGen的类图结构,基于一个卫星控制系统,说明了所提出方法的有效性.     

故障察觉率可变的软件可靠性增长模型

证明了基于G-O模型的NHPP类型的软件可靠性增长模型不需要考虑不完美排错和排错过程中新错误的引入,并在该基础上提出了一种新的软件可靠性增长模型。该模型在软件排错过程中不但考虑了软件开发员对系统熟悉程度的上升,而且考虑了系统现存错误数的不断减少,是一种故障检测率随时间变化的软件可靠性增长模型。并利用现有的公开发表的数据对该模型进行测试,发现其达到了比G-O模型的等其他模型更好的拟合效果。     

一个基于响铃形故障检测率函数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是评价软件产品可靠性指标的有效工具．影响软件可靠性增长模型评估和预测准确性的最重要的两个因素是软件中隐藏的初始故障数和故障检测率．一些非齐次泊松过程类模型假设故障检测率是不随测试时间变化的常量,有些模型假设故障检测率是增函数或减函数．这些假设或忽略了测试者的学习过程,或忽略了越迟被检测到的故障的概率就可能越低的特点．该文将测试者的学习过程和软件固有故障检测率的变化特征相结合,提出了一个铃形的故障检测率函数,建立了一个非齐次泊松过程类软件可靠性增长模型——Bbell—SRGM．在一组失效数据上的实验分析表明：对这组失效数据,Bbell—SRGM模型比G-O模型等的拟合效果更好．     

基于Markov链使用模型的软件可靠性测评方法研究

基于Markov链使用模型的软件统计测试是产生高效测试用例,实现软件可靠性定量评估的有效方法.论述了该方法中使用链与测试链的构建技术,基于使用模型的统计分析计算,基于测试链的软件可靠性评估,操作可靠性和使用可靠性评估,以及它们在实际应用中需要注意的若干问题.     

基于CTMC的入侵容忍系统安全性量化方法

入侵容忍系统作为一种新的安全机制,迫切需要一种有效评估其安全性的方法。从实际应用角度出发,将连续时间马尔可夫链(CTMC)嵌入量化模型中,提出一种新的量化方法。将入侵容忍系统的安全性量化为3项指标,从而更有效、直观地分析不同入侵容忍系统对攻击行为的抵御和容忍能力,并通过实验进行了验证。     

基于受控Markov链的软件自适应测试策略

基于简化的受控Markov链软件自适应测试模型大多是研究如何以最小的期望成本检测并移除所有的缺陷,并在构建模型时对部分条件进行特殊化和理想化处理.针对受控Markov链软件测试模型适用范围小、效率低的缺陷,在软件控制论思想基础上,对制约条件进行了一系列新的转换,提出一种改进的、资源约束的受控Markov链模型,该模型能够在高效性、复杂性和适用性3方面达到一个平衡.根据该模型设计一种新的软件缺陷优化测试策略,再通过参数估计对优化测试策略进行在线调整的方法,以构造软件自适应测试策略.为了证明其有效,利用该模型得到的新的软件自适应测试策略进行仿真实验,进一步得到了有效结果.     

一个NHPP类软件可靠性增长模型框架

NHPP类软件可靠性增长模型已经成为软件可靠性工程实践中非常成功的工具,从某些模型的一些共同特征出发,研究了NHPP类软件可靠性增长模型的有限通用框架,提出了一 个既考虑软件测试的不完美性、故障检测率随时间的变化,又考虑了故障改正效率随时间变化的NHPP类软件可靠性增长模型框架。一些已经存在的NHPP类软件可靠性增长模型型是这个框架的特例。     

故障检测率不规则变化的软件可靠性模型

传统的NHPP(non-homogeneous Poisson process)模型在实际的测试当中被证明是成功的.但是,由于传统的NHPP模型用的是理想的假设,例如,假设故障检测率是常数、平稳变化和规律变化,模型的性能在实际的测试环境中总是受到损害.因此,提出一个基于NHPP的软件可靠增长模型,并且考虑故障检测率的不规则变化情况,这种变化符合故障检测率在实际的软件测试过程中的变化.通过相关的实验验证了所提出的NHPP模型的拟合和预测能力.实验结果表明:在用实际的故障数据进行拟合和预测的过程中,所提出的模型与传统的NHPP模型相比,有更好的拟合和预测性能.同时,也给出了所提出模型相应的置信区间.     

基于数据链的软件故障定位方法

软件中存在的故障很多与数据流紧密相关,对数据流故障定位是一个具有相当难度的研究问题.通过分析变量的定义-使用关系和变量间的依赖关系,并跟踪程序运行时各种操作对变量值的影响,即,变量操作状态的变化等基本信息,提出了一种综合考虑变量操作状态变化以及变量操作状态间依赖关系的数据链模型,利用该模型对程序中数据流故障进行定位.经过实验验证,所提出的基于数据链的故障定位方法的定位结果与基于定义-使用对、基于程序切片、基于概率依赖图和基于语句覆盖这4种典型的故障定位方法进行了对比,取得了更好的定位效果.     

用随机Petri网对构件化软件可靠性进行早期评估

尽量在软件开发的上游阶段对软件进行可靠性评估,是长期以来软件工程界的共识。论文提出的方法实现了在系统体系结构设计阶段对软件进行可靠性评估的构想,并能将所获得的结果直接用于指导后期的开发过程。     

时间连续马尔可夫链的复杂网络上SIRS模型分析

针对传播过程中普遍存在的随机波动特点,以均匀网络上的基本SIRS模型为研究对象,建立基于时间连续马尔可夫链的随机网络模型,以平稳分布为研究方法分析了模型的稳态阈值和临界条件,发现所得结果和采用平均场方法所得结果相同;而基于时间连续马尔可夫链建立的传播模型,在对传播过程中存在的随机波动现象的描述方面,给出了较充分的理论解释,这也是概率统计方法在解决此类问题上较平均场方法最明显的优势所在,同时也为分析复杂网络上的传播动力学行为提供了一种基于概率统计方法的思路。     

基于故障等级分析的软件可靠性评估方法研究

介绍了一种基于故障等级分析的软件可靠性评估方法,这种方法利用了软件系统测试后得到的缺陷数据,对每一个缺陷导致失效的内外因进行分析,算出每个缺陷的失效率。将失效数据进行分级,在失效率小的等级中进行故障注入,试验结果表明,该方法将软件可信性定位在正确性、可靠性、容错性、安全性、隐私性,通过这五个要素的评估。评估的有效性和合理性不亚于传统的方法,大大提高了软件开发的质量和效率。     

利用软件容错技术提高Web服务组合的可靠性

Web服务的一个优点就是可以通过基本服务组合形成更为复杂的服务。为了确保Web服务组合的可靠性,可以利用软件容错技术来提高服务组合的可靠性。针对BPEL流程形式描述的组合服务,本文提出了一种利用软件容错模式增强组合服务可靠性的方法,并利用随机回报网模型度量组合服务的可靠性。     

基于马尔科夫链的构件化嵌入式软件能耗估算模型

在目前全球倡导"低碳经济"的背景下,嵌入式软件能耗已成为嵌入式系统设计的重要考量因素,一种快速有效的软件能耗估算模型对于嵌入式软件早期开发具有重要的意义.本文着眼于构件化嵌入式软件,从基于状态的角度出发,将嵌入式软件系统的运行过程视为一个状态的集合,提出了一种基于马尔科夫链的嵌入式软件能耗估算模型.然后,通过使用状态转移概率矩阵获得嵌入式软件构件的稳定状态分布,再结合构件的能耗测量值,实现嵌入式软件的能耗估算,并通过实验验证了该模型的有效性.     

一种状态事件故障树的时间特性分析方法

状态事件故障树是一种适合于描述构件化嵌入式系统失效因果链的建模技术,其顶层事件描述失效发生的结果.对顶层事件发生的平均时间进行分析,是获得系统平均失效时间参数的一种有效方法,可为系统的安全性评估提供支持.由于状态事件故障树缺乏严格语义,使得必须先对其进行形式化描述才能进行定量分析.为此,提出了一种基于交互马尔可夫链的状态事件故障树时间特性分析方法.首先,精化交互马尔可夫链的交互动作,建立接口交互马尔可夫链模型,并基于该模型对状态事件故障树的构件和逻辑门进行形式语义描述;其次,通过并行组合构件与逻辑门的形式语义模型,得到整个状态事件故障树的形式语义模型,并在该过程中使用弱互模拟对状态空间进行约简;然后,基于状态事件故障树的形式语义给出顶层事件发生的平均时间计算方法;最后,给出飞机着陆雷达控制系统和喷淋防火系统的状态事件故障树时间特性分析的实例研究.为构件化系统失效时间特性的分析提供了一种新方法.     

软件容错：技术与展望

本文主要给出现有主流软件容错技术的一个综述。首先从传统软件容错技术开始，介绍设计多样性和数据多样性；然后介绍主流的软件容错新技术，如重配置与重恢复、指令复制错误探测、SWIFT等，同时，站在软件容错用于处理嵌入式系统硬件暂态故障的角度对这些技术进行了分析；最后在对它们比较的基础上探讨软件容错技术的可能发展方
向。     

基于组合输入数据情况的测试用例生成算法

在软件测试中,测试用例的设计是最关键、耗时最多的环节。单个值情况下的测试用例相对比较简单。当输入数据为组合数据时,为了获取更加全面的测试用例以提高软件测试的准确性,提出一种将判定表设计及人工代码、计算机测试相结合的测试用例设计机制。通过两种算法得出最有效测试用例,该机制能生成比基于状态的完全路径覆盖准则及其搜索算法更优的测试用例集,能更好地覆盖各种组合条件情况,也更适合实际测试时需要连续对软件进行测试的客观情况。实验证明,该方法确实能够提高测试用例设计的全面性及有效性。     

相似时间序列挖掘方法

马尔可夫状态转移矩阵描述了随机过程的动态特性，而时间序列可以认为是这一动态特性的外在体现，将二者有效地结合起来为相似时间序列挖掘提供了一种有效的新方法。     

基于UML的软件Markov链使用模型的构建

构建软件的使用模型是进行软件可靠性测试及软件可靠性评估的基础.近年来,如何由软件的UML模型构造软件的使用模型成为研究热点.对于大型的软件系统来说,应用现有方法构建的软件Markov链使用模型的状态空间过于庞大,模型描述困难,不利于测试用例的自动生成及软件可靠性评估.针对以上问题,提出了一种由UML模型构建Markov链使用模型的方法.该方法将场景的前置条件和后置条件作为 Markov链使用模型的状态,将场景的执行及执行概率作为状态之间的转移及转移概率.与现有方法相比,新方法构建的Markov链使用模型的状态空间小且无需人为干预,而且可以很方便地生成测试输入从而进行可靠性测试.针对UML模型的有效性,提出了经过可靠性评估扩展的UML模型生成Markov链使用模型的验证算法.最后通过一个卫星控制系统的实例对新方法的性能进行了验证.