[发明专利]一种基于数据挖掘的软件可信性度量与评估方法

说明书

技术领域

本发明涉及软件工程和信息安全领域，特别涉及软件可信性度量与评估。本发明公开的方法旨在给出一种利用概念层次法划分软件可信性构成属性特征集，并利用设置不同的权值、构造类型和置信概率，根据基于数据挖掘的同余度量算子计算软件可信性的软件可信性评估方法。

背景技术

验证(Verification)与确认(Validation)是软件工程学科研究领域用于构建软件质量的基本原则与方法之一^[1]。在过去十年中，基于互联网的软件应用已经逐步从上世纪以来的封闭式和集中式的私有研发环境、面向特定用户群体的具体功能使用模式演化为开放式和分布式的协作网络研发环境、面向非特定群体的虚拟服务使用模式^[2]。在该演化趋势下，涉及可信软件代理^[3]的验证与确认的新兴技术可提供给软件工程产业界用于度量和评估软件质量^[4]，尤其是当我们尝试利用互联网资源来增强自身软件的效率和竞争力时^[5]。

毫无疑问，信任是人类社会运转的基石^[6]。针对互联网的信息安全问题，在最近数年中，众多研究人员针对软件可信性展开了大量的研究工作。当用户对软件做出信任的决定时意味着该用户同时也承担了软件不可信所引起的显式和隐式的风险。因此，本专利给出的方法即基于对信任定义为一种源自于用户的主观判定的概念，而相对应的，对软件可信性定义为一种面向用户主观关注侧面的客观存在的软件质量属性的概念，即软件可信性是用户主观关注侧面的综合质量属性的反映^[7，8]。因而，当且仅当被评估软件可信性等于或超过用户的主观期望时，该软件所提供的服务方可推荐给用户使用。

在有关验证与确认的新兴技术中，数据挖掘技术^[9]常被用于分析不同类型的软件工程历史数据，以辅助支持计算软件可信性。本专利公开的方法即为一种基于数据挖掘技术的网构软件(Internet-based Software)^[10]可信性评估方法。

当前，为处理网构软件可信性评估过程中的复杂演算逻辑，国内外研究学者已经从不同角度提出了多个软件可信性评估模型或度量方法，以下我们从可信软件的总体研究进展和软件可信性的评估与度量技术两个方面介绍：

(1)从研究用户的主观信任入手，以解决主观信任的语义形式化、传递性质及构造计算算子等问题，文献[11]给出一种将信任概念形式化的方法，文献[12]提出一种S基于声誉的aaS环境下向用户推荐服务的评估框架，文献[13]综述了可信软件研究趋势及其基于形式化方法的关键技术，文献[14]提出一种支持软件确保的S³R(安全性、保险性、可靠性和生存性)模型，用于描述软件确保的基本准则，文献[15]介绍了我国国家自然科学基金委员会于2008年启动的“可信软件基础研究”重大研究计划的背景、意义、当前状态、目标、存在问题和预期结果。在基于互联网的开放环境中，软件行为变得愈加复杂，因此通过度量软件行为来评估软件质量成为有别于传统的封闭环境下评估软件质量的主要特征。文献[16]期望致力于提出一种新的“软件行为学”学科，从而系统全面的描述软件行为，文献[17]较为全面的从静态分析和动态分析的角度综述了当今软件分析技术和相关工具，文献[18]总结了可信计算领域的新兴理论和技术。在软件可信性评估标准和标准化研究领域，文献[19]提出了一种面向可信服务应用的验证和监控模式的可信服务平台推荐标准模型。显然，可信服务的度量离不开服务计算技术的发展，文献[20]和[21]详细描述了当今服务计算研究领域的理论基础和实现方法。