[发明专利]一种基于软件网络结构特征的软件可靠性度量方法

说明书

本发明提出一种基于软件网络结构特征的软件可靠性度量方法，属于软件复杂网络技术领域。本发明首先获取目标软件的完整的软件源代码，构建软件网络，其次对软件网络中的模块进行重要性计算，识别出重要模块；然后，对每个重要模块的结构复杂性、代码复杂性、接口复杂性和变更频率进行计算，再进一步计算软件的结构可靠性风险、代码可靠性风险、接口可靠性风险和变更可靠性风险；最后，综合四个方面的风险来度量软件可靠性，计算的软件可靠性的值越大，软件可靠性风险越高。本发明方法不需要耗时耗力的可靠性测试，不需要执行软件可靠性测试，节省了时间和人力资源，解决了现有软件模块可靠性难以评估的问题，并能够定位到高风险模块具体位置。

技术领域

本发明属于软件复杂网络领域，是一种基于软件网络结构特征的软件可靠性度量方法。

背景技术

随着这几十年网络与信息技术的快速发展，软件作为计算机实现各项功能，辅助人们进行各项活动的载体，在当今世界各行各业中发挥着重要的作用。高效、安全的软件系统高度依赖于软件质量，因此，在软件投入使用前，对软件的质量和可靠性有清晰的了解尤为重要。

传统软件可靠性评价方法是类似于硬件的可靠性评价：1)根据用户的实际使用情况，构造操作剖面生成测试用例；2)使用生成的测试用例执行软件测试；3)收集失效间隔时间；4)选择可靠性模型进行评估。这是一个复杂而又漫长的过程，用户的实际操作情况难以预料。同时失效时间的收集和可靠性模型的选择都存在很大的不确定性。因此，软件作为一个不同于硬件的，结构清晰可见的系统。

软件是一种公认的人工复杂系统。若将软件系统中的类、子程序、构件等元素视为节点，元素间的相互关系视为为节点间的(有向)边，软件的结构实质上表现成为一种互连的复杂网络拓扑。目前一些有关软件网络的研究，已经证明软件网络具备复杂网络“无标度”和“小世界”的基本特征，大量复杂网络的分析和研究方法同样适用于软件网络。

从方法层面看，现有软件可靠性分析方法主要分为基于软件测试数据的软件可靠性增长模型(Software Reliability Growth Model，SRGM)，以及基于体系结构的软件可靠性分析模型(Architecture Based Software Reliability Model，ABSRM)两大类型(参考文件[1])。

基于软件测试数据的软件可靠性增长模型(SRGM)以软件测试失效数据作为模型基础，使用黑盒测试方法从系统失效数据分布、概率论的角度分析、评估软件整体的可靠性。到目前为止，已经有大量SRGM模型及其相关改进模型，其中影响力较高的模型有：J-M模型，Yamada等人的S模型，Goel和Okumoto的NHPP模型，广义NHPP模型，Schneidewind模型，Duane模型，Musa的对数泊松分布模型，Littlewood-Vernal可靠性增长模型，Langberg和Singpurwalla的贝叶斯模型等等。这些模型可以通过软件测试收集失效数据，并对软件整体的可靠性进行预测。

近年来在现有模型的基础上研究者们开始逐渐关注如何更有效的测试软件，不影响软件测试效果的前提下减少测试用例以及改进软件测试流等方面。Bhawana等人(参考文件[2])基于遗传算法提出一种通过识别关键路径，根据路径的关键性加权的软件路径集群，从而通过减少没有用处或冗余的测试用例来提高测试效率的方法。Afzal等人(参考文件[3])则总结了18项软件测试流程改进方法及其特点，找出了他们的优缺点以及应用的范围。代码覆盖率是软件测试从业者现在采用的核心质量指标之一，Masri等人(参考文件[4])对现有代码覆盖率的标准进行了总结和比较，找出各覆盖标准之间的区别并加以评价。

但是基于软件测试数据的软件可靠性模型普遍并不关心软件系统内部的模块结构与构件组成。而对于目前规模大、复杂度高、基于构件式开发的软件系统来说，单纯依靠失效数据进行可靠性评估是不够的，软件的结构特征也需要进行考虑。