一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型

软件可信性评估模型的构建依赖于对特定应用领域中可信需求的准确提取和指标系统的合理建立.对于体系结构庞大、非功能性需求复杂的软件而言,可信需求往往随着软件运行状态的转移而不断发生变化.由于可信需求的动态演化将直接影响指标系统的稳定性,因此引起了可信软件研究领域专家的广泛关注.针对该问题,给出一种需求驱动的软件可信性评估及演化模型.首先,剖析和总结软件可信性评估过程中涉及的关键技术,如需求分析与指标提取、可信证据采集与转换、可信性评估推理等,讨论了可信性需求演化背景下的可信性评估自主求解问题.其次,为了分析可信属性间的内在联系及可信属性相对权重的变化规律,给出关联矩阵的概念,并在此基础上提出应用于软件可信性评估指标系统自主配置的自适应重构器.最后,给出软件可信性评估及演化模型的整体框架.实验结果证明了该模型的合理性和正确性.     

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.     

盲环境下的数字图像可信性评估模型研究

随着各种数字图像处理软件和信息隐藏软件的涌现,数字图像正面临"信任危机".文中从可信的角度考虑数字图像的安全问题,提出盲环境下数字图像可信性评估的概念.文中提出了两类可信性评估模型:可信性判断模型和可信性度量模型.可信性判断模型在数字图像取证技术的基础上,围绕数字图像的不同生命阶段,判断数字图像是否可信.可信性度量模型分为可信性综合度量模型和可信性历史度量模型两种.文中设计了一种基于隐马尔可夫(HMM)的历史度量模型和一种基于模糊层次分析法的综合度量模型.在所设计模型的基础上,文中进一步研究了盲环境下数字图像可信性评估体系.文中最后通过实验结果验证了所提出的数字图像可信性综合度量模型的有效性.     

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。     

基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型

对于运行在开放、动态、难控的互联网环境的网构软件,其可信性评估是一个重要课题,但目前大量研究中可信性计算多是基于黑盒的,没有深入考虑系统结构,且评价指标过于单一.因此,提出了一个基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型.该模型通过对网构软件进行结构分析,根据其结构模式,建立多层的网构软件可信性评估指标体系.基于贝叶斯网络采用自底向上逐层分析计算的方法,对网构软件的各组成实体及其系统整体的多方面可信性指标进行评估,形成统一的可信性结果,并使用客观数据对其进行修正.实验证明,该模型可以明确、客观地对网构软件的可信性进行评估,并能够对网构软件的设计、开发和部署提供帮助.     

基于模糊综合评判的M&S可信性评估研究*

为保证M&S可信性评估工作有效和成功地完成,构建了由影响因素、校核与验证（verification and validation, V&V）过程和可信性特性组成三维可信性信息空间,并以此为理论基础,以V&V过程模型为基本框架,综合分析可信性在V&V过程中不同阶段的评价标准,建立了M&S可信性评估模型;在分析了模糊综合评估模型的基础上,以某飞行视景仿真系统的设计与开发为例,进行可信性评估。应用实例表明,所建立的评估模型及采用的评估方法合理有效。     

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。     

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。     

基于数据融合的全生命周期软件可信性定量评估方法

提出了一种全生命周期的软件可信性定量评估方法。首先,建立全周期软件可信评估模型,对生命周期各阶段软件可信性进行逐层分解,分别设计定量或定性度量指标;然后,利用知识发现原理,获取软件可信特征树的权值分布;利用数据融合理论,对获得的多类型多量纲的可信度量数据进行分布式综合处理与推理;最后,给出软件可信性评估实例。工程实践表明,该方法能够有效保障软件评估过程的客观性和评估结果的准确度。     

基于本体的案例推理模型研究*

提出了基于本体的案例检索及相似性评估方法和基于本体的案例适配模型,使得CBR(case-based reasoning)系统的开发可在语义层次上进行相似性评估和案例适配,这样得到的结果更能反映用户的真实需求;并且CBR所需要的领域知识可从本体中获取,大大降低了传统CBR系统中知识获取的瓶颈。最后在此基础上,提出了基于本体的CBR系统模型框架,从软件复用的角度提高了CBR系统的开发效率。     

基于AR规则的全路径测试数据自动生成方法

基于全路径的研究现正处于起步阶段,提出了一种全新的NRPS算法（不重复路径搜索算法）和AR规则来对程序的源文件进行静态分析,生成有向无负权图,进而得到不重复路径集;并结合粒子群优化算法最终生成最优测试用例。实验表明,该方法具有可行性。     

基于需求模型的最终用户编程软件开发

基于组件软件开发背景,探讨了软件开发方法的演进,提出了基于领域知识的需求模型方法.结合语义标注及语义匹配技术,给出了基于语义的用户需求到领域需求的映射,运用组件开发技术,给出了支持最终用户编程的基于知识的软件开发平台体系架构.     

The evolution support environment system

The evolution support environment (ESE) system, which provides a framework for capturing and making available semantic information about software components of an evolving software system, is described. The goal in the design of the ESE system was to provide integrated support for management of software architecture configuration, life-cycle configuration, and version control. Software architecture configuration management allows tracking of interconnections among software components that make up a system. Life-cycle management allows traceability among specifications, design, code, and test cases during software development. Adding version control allows specific versions of software objects and their associated objects, such as specifications and test cases, to be retrieved. The authors' experience with the use of the system is discussed     

基于体系结构的模型转换语义描述框架

为解决模型驱动的软件开发过程中语义特性的描述和验证等方面的问题,在对类型范畴理论进行扩充的基础上,为构件式软件模型的描述、转换以及转换过程中语义特性的保持和验证建立了一种统一的语义描述框架。范畴图表描述了体系结构模型的语义,类型态射蕴含了构件对象之间的依赖关系,类型函子用来刻画模型转换前后的映射机制。应用研究表明,该框架很好地遵循了模型驱动的软件开发理念和实质要求,为基于模型和模型转换的软件开发研究提供了新的理解和认知学习的指导架构。     

基于不动点转移的SA动态演化模型

构造性和演化性是软件的两个基本特性．而软件演化包括静态演化和动态演化两个方面．动态演化更为复杂，这种复杂性决定了．对动态演化的研究首先应从宏观层面人手．软件体系结构SA作为软件的蓝图和支撑骨架．为人们宏观把握软件的动态演化提供了一条有效的途径．该文描述了构件——连接件组成的SA动态语义网络模型．分析了SA动态语义网络模型中的浸润过程．给出基于不动点的浸润过程收敛的判定，提出了邻接矩阵过滤和原子过滤的概念，阐明了基于邻接矩阵原子过滤的SA动态语义网络浸润步的原子性．指出SA动态演化过程可用一系列邻接矩阵原子过滤在时刻上相继的逻辑衔接来描述．最后给出了两个层面上对SA动态演化波及效应的分析方法．为基于矩阵变换的SA动态演化的进一步研究和计算机自动量化描述奠定了基础．     

A framework for defining semantic metrics

Software metrics are measures of particular characteristics found in the software. Research in this area seeks to identify relationships between software characteristics and software engineering processes. Most software metrics are based on program structure and are determined statically. This article presents a framework by which semantic information can be quantified. By semantic information, we mean information concerning what occurs internally during execution as program states are created.     

一种支持可靠语义互操作的本体演化管理框架

准确描述本体之间的关联是保证信息系统语义互操作可靠性的关键。该文提出了一个本体演化管理框架MFI-3，它包括本体注册模型、变化模型、约束模型、演化信息模型和变化传播模型。这些模型能支持本体的基本内容注册、本体复用及复杂的演化。通过对基于本框架的本体演化信息进行计算，可以得到可靠的本体映射。     

代码知识图谱构建及智能化软件开发方法研究

智能化软件开发正在经历从简单的代码检索到语义赋能的代码自动生成的转变,传统的语义表达方式无法有效地支撑人、机器和代码之间的语义交互,探索机器可理解的语义表达机制迫在眉睫.首先指出了代码知识图谱是实现智能化软件开发的基础,进而分析了大数据时代智能化软件开发的新特点以及基于代码知识图谱进行智能化软件开发的新挑战;随后回顾了智能化软件开发和代码知识图谱的研究现状,指出了现有智能化软件开发的研究仍然处于较低水平,而现有知识图谱的研究主要面向开放领域知识图谱,无法直接应用于代码领域知识图谱.因此,从代码知识图谱的建模与表示、构建与精化、存储与演化管理、查询语义理解以及智能化应用这5个方面详细探讨了研究新趋势,以更好地满足基于代码知识图谱进行智能化软件开发的需要.     

Semantic model-driven architecting of service-based software systems

Model-driven development is a software development framework that emphasises model-based abstraction and automated code generation. Service-based software architectures benefit in particular from semantic, ontology-based modelling. We present ontology-based transformation and reasoning techniques for layered semantic service architecture modelling. Integrated ontological layers support abstract domain modelling, architectural design, and interoperability aspects. Ontologies are beneficial due to their potential to formally define models, to allow reasoning about semantic models, and to automate transformations at all layers. Ontologies are suitable in particular for the Web Services platform due to their ubiquity within the Semantic Web and their application to support semantic Web services.