The invention relates to a method for quantitative evaluation of software reliability of low demand mode of operation, which comprises the following steps: S1, through the test section introduced the risk analysis, to help illustrate the software running scene and limit the test boundary, comprehensive simulation software of the actual operation scene, combined with the operational profile of the relative frequency of scene structure operation is complete and accurate; S2, according to the software operational profile, Monte Carlo sampling and generating a sample file, the sample files can be used to generate test cases, the number is determined by the reliability target; S3, according to the simulation model using the sample file to generate test cases for software testing; S4, using Bayesian inference, the quantitative evaluation of low demand mode of operation of the software failure probability PFDavg.
【技术实现步骤摘要】
一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法
本专利技术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。
技术介绍
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 ...
【技术保护点】
一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法,其特征在于,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,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、执行测试并采用贝叶斯推断,定量评估低需求操作模式下的软件需求失效概率PFDavg。
【技术特征摘要】
1.一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法,其特征在于,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,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、执行测试并采用贝叶斯推断,定量评估低需求操作模式下的软件需求失效概率PFDavg。2.如权利要求1所述的一种低需求操作模式下的软件可靠性定量评估方法,其特征在于,所述步骤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),则随机变量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、计算得到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...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴一纯,周俊燚,谢珊,缪惠芳,郑剑香,朱宗伦,
申请(专利权)人:厦门大学,
类型:发明
国别省市:福建,35
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