[发明专利]一种基于熵的构件可信度量方法

说明书

技术领域

本发明涉及可信度量领域，特别是涉及一种基于熵的构件可信度量方法。

背景技术

软件可信性概念，或者说“可信”这一概念，来源于可信计算，而随着“可信”需求从硬件到软件的扩展，业界对“可信”的理解也在不断延伸。TCG认为“如果系统的行为与结果总是预期和可控的，那么系统是可信的”，容错专家提出并倡导的强调可靠性、可用性的可信计算Dependable computing是指计算机提供的服务是可以论证其是可以信赖的，而且这种可信赖是可论证的；国内武汉大学张焕国等人提出可信就是可靠、可用和安全。

构件技术是重要的软件复用手段，旨在提高软件生产效率和质量。但是构件的共享和复用建立在构件使用者信任构件能实现预期功能的基础上，由于构件本身层次多样(有通用基本构件、领域共性构件、应用专用构件等)，涉及业务种类繁多，构件本身的可信性度量至今在业界没有成熟的方法和技术。但是这不代表在某一具体领域我们不能寻求到构件的可信性度量方法。

由此看出，可信性并没有一个公认的通用的定义，我们认为可信软件是具有领域需求的可信属性的软件。对于构件来说，因为更具备领域特性，因此构件的可信性除了一些通用的可信属性，如可用性(Availability)，可靠性(Reliability)，安全性(Security)，实时性(Real Time)，可维护性(Maintainability)和可生存性(Survivability)外，还应扩展一些领域相关的属性。

因此，目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题就是：如何能够创新地提出一种有效的构件可信度量方法，用以度量构件的可信性，提高软件生产效率和质量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种有效的构件可信度量方法，用以度量构件的可信性，提高软件生产效率和质量；通过创建构件可信性度量框架，对构件的可信属性进行分析与度量，从而获得量化的构件可信性度量结果。

为了解决上述问题，本发明公开了一种基于熵的构件可信度量方法，所述方法包括：

分解出构件的主要功能点；

记录每个功能点在需求阶段、设计阶段、编码阶段、测试阶段的可信证据；

根据记录的可信证据计算功能点中每个阶段的可信评估值Pi；

计算各个功能点的熵；

计算构件的熵，判断构件可信性。

优选的，所述构件的可信性作为构件投入使用的标准，构件不可信，重新修改构件开发过程，度量可信性。

优选的，所述需求阶段的可信证据包括过程能力资质、计划工作量、实际工作量、计划进度、实际进度、需求人员能力、需求变更数、需求评审结论、评审缺陷密度、缺陷清除效率。

优选的，所述设计阶段的可信证据包括计划工作量、实际工作量、计划进度、实际进度、设计人员能力、需求变更数、设计评审结论、评审缺陷密度、缺陷清除率。

优选的，所述编码阶段的可信证据包括计划工作量、实际工作量、计划进度、实际进度、编码人员能力、需求变更数、单元测试强度、代码规模、代码可维护性。

优选的，所述测试阶段的可信证据包括计划工作量、实际工作量、计划进度、实际进度、测试人员能力、测试工具支持、测试缺陷趋势。

优选的，所述可信评估值Pi为该阶段偏离上一步制品的意图的程度。

优选的，根据构件可信性度量方法画出可信性树。

优选的，所述构件的熵与可信性为负相关的关系，构件的熵越大，可信性越低。

优选的，所述构件的熵为各个功能点的熵的平均值。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本发明中，可信性的度量侧重于过程证据。因为构件可信质量内建于开发过程，测试只能事后检验且带有片面性。假设一个软件的过程证据得分很低，但是测试结果很好，根据二者在可信度量时的权重差异，总体可信性仍然会很低。所以通过过程证据，量化可信性指标，用信息熵作为可信性度量标准是非常恰当的。

附图说明

图1是本发明一种基于熵的构件可信度量方法的可信度量流程图。

图2是本发明一种基于熵的构件可信度量方法的可信度量框架。

图3是本发明一种基于熵的构件可信度量方法的可信树。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

参照图1，示出了本发明的一种基于熵的构件可信度量方法的可信度量步骤，所述方法具体包括：