一种基于证据的软件可信性度量模型.docx

一种基于证据的软件可信性度量模型
引言：
随着软件的发展和应用，软件可信性的问题也越来越受到关注。但是，传统的软件评估方法主要基于主观判断和经验评估，无法完全覆盖现代软件复杂性和不确定性，因此基于证据的可信性度量模型被提出。本文旨在基于证据的软件可信性度量模型，探讨其概念、方法以及应用。
一、可信性概念
可信性通常被定义为：软件系能够对其识别的一些需求方面以特定的水平（或程度）满足其属性或特点的信任水平。在此基础上，可信性的定义经常引用一些主要特性：可靠性、安全性、可维护性、可用性和可重复性。在这些属性中，可靠性、安全性、可用性等被认为是衡量软件质量的基本指标。
二、基于证据的可信性度量模型
1.案例分析法
基于案例分析法，对目标软件进行性质分析和性能度量，在此过程中会产生大量的证据。这些证据可以通过一些证据理论和方法来进行证据处理、融合和推理，进而形成最终的软件可信度量结果。这种方法主要基于实验数据、领域效应和专家意见等证据。
2.以证据链为基础的可信性度量模型
该模型认为，软件可信性度量的过程是一个证据链的过程，其中每个证据节点都包括一个证据来源和一个证据处理子过程。这种模型主要基于证据的特点和证据的层次结构，在证据初始汇集后，进行逐步的证据评估和证据融合子过程，形成一个不断迭代的证据链。据此，最终得到完全符合软件实际情况的可信性度量结果。
三、应用案例
1.测试案例
测试是可信度量的重要手段。基于证据的测试方法可以通过多样的用例进行全面、深入的测试，从而获取各项证据。在试验数据收集后，由专家对数据进行评估、重复测试等方式，最终能够获得一个能够满足制定标准的可信性度量结果。
2.复杂系统案例
复杂系统可信性度量需要对每个组成部分进行细致的分析，包括系统的拓扑结构、系统行为模式及属性等。采用基于证据的可信度量模型，能够将系统的特征、组件特性等证据加以处理，得到系统可信性的定量值。
四、结论
基于证据的软件可信性度量模型，是当前评估软件可信性的有效工具，主要可以通过案例分析法、基于证据链的可信性度量模型等方法来进行证据评估、证据融合和证据推理等处理。这种模型可用于多种应用场景，如复杂系统可信性评估等。因此，基于证据的软件可信性度量模型是未来软件质量保障的发展趋势之一。