[发明专利]一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法

说明书

技术领域

本发明属于软件可靠性分析领域，具体是一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法。

背景技术

软件可靠性分析包括定性分析和定量评估，定性分析的目的是识别软件设计中存在的薄弱环节，以便有针对性地进行改进；定量分析的目的是评定软件无故障完成规定功能的能力。由于软件的特殊性，其失效模式不易识别成为定性分析的难点，因此目前软件可靠性分析以定量评估为主。

现有的软件可靠性定量评估方法主要有：软件可靠性增长模型、贝叶斯信度网、黑盒测试、白盒测试、基于平均失效前时间的度量方法和基于缺陷密度的度量方法。上述方法大多针对高需求或连续操作模式的软件进行测试，在这种操作模式下软件持续运行响应，不间断地执行软件功能，例如控制系统软件，其可靠性通过软件发生失效的平均频率来衡量。

而对于低需求操作模式的软件，系统大多数时间内处于钝态，仅当特定状态发生时，软件才会执行设定功能，例如保护系统软件，这类软件常与安全功能相关，特定环境下执行特定功能决定了黑盒测试等随机测试过程已不适用。其可靠性已不能用发生失效的平均频率来衡量，而是通过需求发生时无法执行规定功能的概率来衡量。因此，衡量可靠性的指标不一样导致上述可靠性定量评估方法不能完全满足低需求操作模式的软件可靠性定量评估。

发明内容

本发明为解决上述问题而提供一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法。具体技术方案如下：

一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法，包括以下步骤：

S1、通过引入风险分析的测试剖面，用于帮助说明软件运行场景及限制测试边界，全面模拟软件的实际操作场景，并结合运行场景的相对频率构造完整准确的运行剖面；

S2、根据软件运行剖面，进行蒙特卡罗采样并生成样本文件，样本文件可用于生成测试用例，其数量由可靠性目标决定；

S3、根据样本文件利用仿真模型生成用于软件测试的测试用例；

S4、采用贝叶斯推断，定量评估低需求操作模式下的软件需求失效概率PFD_avg。进一步地，步骤S4的具体过程如下：

S41、令随机变量Y代表测试之前未知的事件概率，将其先验分布假设为β分布，表示为β(a,b)，随机变量Y的概率密度函数为

其中0≤y≤1且a、b均为大于0的整数，归一化常数B(a，b)是β函数；

S42、β(a,b)随机变量Y的均值为

S43、根据贝叶斯理论，在给定观测值X时，Y的后验概率密度函数为

其中，g(x|y)为观察值X条件下Y的似然函数，用于刻画产生数据x的过程，f(y|x)为随机变量Y在n次测试后的观测值X下的后验概率密度函数，对f(y|x)进行计算，得到

S44、计算得到Y的后验分布为β(x+a,n-x+b)和后验分布均值为

其中x为被观测到的故障次数，n为测试总次数，a和b是Y先验分布的参数；

S45、通过贝叶斯方法可以生成系统故障概率上限y_u，并通过置信水平θ描述上限y_u的可信程度，表示为

Pr{Y≤y_u|x}＝θ；

S46、令a＝b＝1，即在测试之前软件需求失效概率为1/2，以及x＝0，即要求测试过程没有观测到故障，可以将后验累积分布函数

简化为

F(y_u|0)＝1-(1-y_u)ⁿ⁺¹＝θ，

解上述等式得y_u＝1-(1-θ)^1/(n+1)

S47、在进行n次无故障测试后，软件需求失效概率PFD_avg的后验分布为β(1,n+1)，得到待测软件的软件需求失效概率PFD_avg的均值为1/n+1。

本发明的有益效果是：

本发明针对低需求操作模式软件特点，引入风险分析方法构建测试剖面并描述软件运行场景，根据运行场景相对频率采样生成测试用例，使得生成的测试用例适用于低需求操作模式软件。通过对待测软件进行无故障测试后，进行贝叶斯推断以达到定量评估低需求操作模式软件的可靠性目的。

附图说明

图1为本发明的软件可靠性定量评估流程图；

图2为本发明的实施例的压水堆核电站一回路模型；