一种面向CPS软件的可信性评估框架

信息物理融合系统(Cyber Physical System,CPS)是一种新型复杂的网络化嵌入式系统,在CPS中存在多种软件通过网络进行交互,如何确保软件及其交互可信性是开发高可信CPS的基础.针对这一问题,提出一种面向CPS软件的可信性评估框架,该框架包括两个模型:可信性指标模型和可信性评估模型.可信性指标模型通过分析用户需求得到,而可信性评估模型则利用建立的可信性指标模型评估CPS软件及其交互的可信性.最后给出的实例分析,说明了提出框架的有效性.     

一种SOA软件系统可信性评价方法研究

结合计算机系统可信性评价需求,研究基于SOA软件系统可信性评价方法.首先引入SOA软件代数模型,给出SOA软件可信范式,为从软件体系结构角度研究可信性评价问题奠定基础.给出SOA软件元素(服务组件和服务组合)可信属性的定义以及可信性定义;证明可信范式下SOA软件系统的Markov特性,提出SOA软件系统的综合可信性评价模型.通过一个案例解释SOA软件系统可信性模型的应用.最后通过与同类研究比较,总结本文的特点和贡献.     

人工智能系统可信性度量评估研究综述

近年来, 人工智能技术突飞猛进, 人工智能系统已经渗透到人们生活中, 成为人们生活中不可或缺的一部分. 然而, 人工智能系统需要数据训练模型, 数据扰动会对其结果造成影响. 并且随着人工智能系统业务多样化, 规模复杂化, 人工智能系统的可信性愈发受到人们的关注. 首先, 在梳理不同组织和学者提出的人工智能系统可信属性基础上, 提出人工智能系统的9个可信属性; 接着, 从数据可信性、模型可信性和结果可信性分别介绍现有的人工智能系统数据、模型、结果可信性度量方法, 设计人工智能系统可信证据收集方法. 其次, 总结当前人工智能系统的可信度量评估理论与方法. 然后, 结合基于属性的软件可信评估方法与区块链技术, 建立一个人工智能系统可信度量评估框架, 包括可信属性分解及可信证据获取方法、联邦式可信度量模型与以及基于区块链的人工智能系统可信度量评估架构. 最后, 讨论人工智能系统可信度量技术面临的机遇和挑战.     

一种基于效用和证据理论的可信软件评估方法

由于可信软件评估需求的动态多变以及专家主观决策的有限理性,多维多尺度可信软件评估问题是一个重要而困难的研究课题.在分析现有可信软件评估需求的基础上,提出一种基于效用和证据理论的可信软件评估方法.首先设计了一个需求驱动的可信指标树动态构造模型:开放式可信指标数据库和指标树生成算法;接着讨论分析了基于效用的可信软件定性和定量指标的信息预处理技术,并重点介绍基于分布式评估框架和Dempster合成规则的可信软件评估证据推理算法;最后通过案例证明了该方法的有效性和合理性.相信该模型的提出能对复杂环境下软件可信性评估理论的进一步研究起推动作用.     

一种基于测试数据和D-S证据理论的可信性度量模型

针对软件可信性评估模型客观性不强的问题,提出了基于测试过程数据的软件可信性度量模型。该模型根据软件测试过程和能力成熟度模型CMM模型选取软件测试过程中的关键可信属性,利用软件测试中的过程数据作为可信证据,通过测试过程数据进行可信属性的定量度量,最后,将这些分散的可信指标通过D-S证据理论进行融合得到软件的可信性。实例表明,该度量模型在软件可信性评估中是有效的。     

基于FAHP和FMCDM构建软件可信性评估模型*

结合软件可信性评估的特点及模糊理论的最新进展,提出一种基于模糊层次分析法和模糊多指标决策理论的评估模型。首先针对软件可信性没有一致定义的现状,提出了相对可信性的概念;接着基于模糊数理论,用三角模糊数表示专家评估中语言变量的主观性和模糊性,结合专家给出的模糊指标权重及待评软件可信等级的模糊评价,得到软件可信性的集成模糊评价;最后,将该模型应用到国内某汽车制造企业整车产品开发项目管理软件评估中,实例说明软件可信性评估的具体过程,结果验证了该模型的实效性。     

云会计环境下基于ANP的AIS可信性评估

随着云会计的发展,其服务的可信性受到更多的关注。针对现有评估方法难以合理有效地对其进行评估的问题,提出云会计环境下基于网络层次分析法(ANP)的会计信息系统(AIS)可信性评估方法。在综合考虑用户行业类别、评估指标之间存在依赖和反馈关系、可信性需求演化等因素对可信性评估的影响后,建立包含服务、维护、声誉3个维度的可信评估指标体系,给出可信性评估模型,在此基础上通过基于ANP的可信性评估算法得出考虑指标之间相互影响的可信评估结果。仿真结果表明,该方法能够对总体水平相近的服务得到差异性评估结论,为用户选择AIS服务提供支撑。     

基于QFD技术的软件可信性评估研究*

对软件可信性的多维属性进行系统综合的度量评估,在软件设计开发过程中有效地跟踪和控制软件可信度是一个重要且亟待解决的研究课题。针对该问题,运用质量机能展开（QFD）技术分析软件可信需求和设计质量特性,并整合运用Kano质量模型测量软件可信性对于软件设计质量特性的敏感程度,提出了一个软件设计开发过程中的可信性评估方法。最后采用某航天操作系统软件的开发实例验证了该评估方法的可行性和有效性。     

基于证据推理的嵌入式软件可信性评估方法*

传统的可信性评估模型通常使用软件度量医逻辑验证方法进行定量估计,在应用于体系结构复杂、可信度要求较高的嵌入式软件时,依然存在可信需求不明确、专家主观认知无法集成等问题.在分析嵌入式软件可信需求的基础上,构建一种基于证据推理方法的嵌入式软件可信性评估模型,并定义证据合成算子和效用估算模型以实现多样化可信证据的一致融合与量化.仿真实验验证了该模型在解决嵌入式软件可信性评估问题时的合理性与有效性.     

软件可信评估研究综述:标准、模型与工具

安全攸关软件的可信性关乎生命安全和财产保全,因此,分析评价软件可信性是否符合用户的预期(即软件可信评估)至关重要.软件可信评估从主观和客观两个方面度量软件的质量,对软件生产和应用有着重要的意义.综述了可信评估管理中涉及到的标准、模型和工具,而非关注软件度量本身.首先分析对比了软件可信性、可信评估的定义,并在研究了与可信性密切相关的软件质量的联系与区别之后,从相关国际标准、评估涉及的模型(包括质量属性模型、证据模型、分级规范等)以及软件工具支持等方面综述了软件可信评估研究工作.并且区分了这些方面中领域相关、领域无关的不同之处.目前软件可信评估已取得了一定的理论成果,并开发了若干工具辅助进行可信评估,但仍需在通用性、可伸缩性等方面有所加强.