基于关联规则挖掘的软件缺陷分析研究

软件测试是确保软件产品质量的有效技术手段,其根本目的是发现隐藏在软件中的缺陷,并通过对其的修复尽可能减少遗留在系统中的缺陷数量,以提升软件的质量。随着缺陷数据的不断积累,面对庞大、甚至海量的缺陷信息,已无法通过人工方式进行缺陷分析。基于此,作者对缺陷分类和数据挖掘技术开展研究,总结测试工程实践中的缺陷特点,提出改进的正交缺陷分类模型;结合数据挖掘中的关联规则挖掘算法,提出缺陷关联分析模型。并对上述模型进行应用说明,帮助软件技术人员定位和解决缺陷,提供软件测试缺陷分析的辅助手段。     

基于软件度量的Solidity智能合约缺陷预测方法

随着区块链技术的兴起,智能合约安全问题被越来越多的研究者和企业重视,目前已有一些针对智能合约缺陷检测技术的研究.软件缺陷预测技术是软件缺陷检测技术的有效补充,能够优化测试资源分配,提高软件测试效率.然而,目前还没有针对智能合约的软件缺陷预测研究.针对这一问题,提出了面向Solidity智能合约的缺陷预测方法.首先,设计了一组针对Solidity智能合约特有的变量、函数、结构和Solidity语言特性的度量元集(smart contract-Solidity, SC-Sol度量元集),并将其与重点考虑面向对象特征的度量元集(code complexity and features of object-oriented program, COOP度量元集)组合为COOP-SC-Sol度量元集.然后,从Solidity智能合约代码中提取相关度量元信息,并结合缺陷检测结果,构建Solidity智能合约缺陷数据集.在此基础上,应用了7种回归模型和6种分类模型进行Solidity智能合约的缺陷预测,以验证不同度量元集和不同模型在缺陷数量和倾向性预测上的性能差异.实验结果表明,相对于COOP度量元集...     

基于缺陷关联度的Markov模型软件优化测试策略

软件测试过程通常期望以最小的成本检测尽可能多的缺陷.为了降低建模复杂度,多数文献通常假设缺陷之间相互独立.但在实际测试中,缺陷之间往往存在关联,并且每个缺陷引发软件失效的严重程度也不相同.充分利用缺陷之间的关联信息,有助于增加相关缺陷的可检测率,提高软件测试效率.因此,提出一种新的思路:利用软件缺陷之间的关联构造缺陷相关系数,引入回扣机制,量化不同严重等级的缺陷所被检测到的价值,综合考虑缺陷相关系数、检测率、回扣三者的权值,以构造基于缺陷关联的最优测试策略.同时,提出复合的优化算法来构造相应的最小生成树,将测试剖面转换成带权的路径问题,以有效地寻找具有最大权值的最优测试路径.另外,改进了已有的剔除策略,以更有效地删除关联缺陷.通过实验仿真,并与其他测试策略相比较,证明了该方法的有效性.     

软件缺陷度量与软件过程管理方法研究

软件能力成熟度模型第4级中要求在项目中定量管理,建立组织级过程性能,构成完整的量化管理,采用统计或其它定量方法管理软件过程,并通过对过程中出现的方法,技术等问题进行因果分析和寻找解决方案。在仔细研究了现有的缺陷度量分类方法和分析指标后,提出了一个基于缺陷度量与分析的软件过程改进模型。应用该模型可以设计缺陷数据管理系统。     

软件缺陷关联分析与缺陷排除研究

在软件开发过程中,软件缺陷具有传播的特性.缺陷的传播特性决定了缺陷之间并非独立存在,而存在相互关联,因此软件缺陷关联分析对于缺陷排除、软件质量保证、过程改进具有重要的意义.从软件缺陷关联的原因出发,基于面向对象的分析与设计模型,分析了软件缺陷的传播过程,研究了对象关联与软件缺陷关联之间的关系;依据缺陷的传播过程,建立了树状关联规则和特征相似关联规则;最后阐述了建立两种关联规则的步骤,开发了构建树状关联与特征相似关联的软件原型.     

面向开发阶段的软件缺陷分类方法研究*

提出一种面向开发阶段的软件缺陷分类方法Phase-DC,将缺陷和软件开发各阶段相关联,计算阶段及过程的缺陷排除有效性,并结合缺陷的类型和表现形式等详细信息分析开发过程的质量,以帮助软件组织促进并实施过程改进活动.通过实例说明了该方法在过程改进中的应用,并对方法的完备性、正交性和一致性进行了分析验证.     

软件缺陷发现时序过程的叠加双阻尼振荡模型

在软件测试实践中,被测软件通常要经历多轮次的测试和修改过程.由于受到被测软件的缺陷分布、迭代式的开发与测试过程、测试者发现缺陷的能力等诸多非确定性因素的影响,使得软件缺陷发现的时序过程呈现出相应的周期性、随机振荡性和阻尼衰减等时序特征.通过对以软件缺陷发现为目标、测试过程管理规范的软件测试过程基本特征和关键影响因素的深入分析,提出了一种描述软件缺陷发现时序过程特征的叠加双阻尼振荡模型(accumulative bi-damped oscillation model,简称ABDOM).采用从两个真实软件测试项目中采集的缺陷发现过程数据,检验了ABDOM模型的有效性,定义了ABDOM模型的适用范围,并对ABDOM模型的应用进行了初步讨论.     

软件缺陷信息分析研究

软件测试就是尽可能的发现软件中的缺陷.缺陷信息及缺陷发生的背景信息作为软件测试中的过程财富需要进行全面详实的记录,当数据量足够大时,构建缺陷信息数据仓库,分析挖掘已有缺陷数据中的有用信息来指导测试工作,对于提高缺陷发现率和改善软件的质量是一种行之有效的办法.     

基于失效机理的软件测试性评估方法研究

软件测试性是在测试过程中发现缺陷能力的度量指标。基于缺陷导致失效的机理,通过对主要的测试性评估方法分析和研究,总结出一套有实用价值的基于失效机理的软件测试性评估方法,并提出了该方法在软件度量和软件质量改善两个方面的应用前景。     

基于缺陷的软件测试性评估方法分析

为了对软件测试过程中发现缺陷能力的进行有效的度量,研究了基于缺陷的软件测试性评估方法。从缺陷导致失效的过程出发,描述了基于缺陷的软件测试性评估模型和评估方法,并对该方法针对运算量大以及缺陷分布不合理问题而衍生的改进方法进行了综述。深入的分析和比较了各方法的原理、应用和局限性,并对软件测试性评估的应用方向进行了探讨和展望。