[發明專利]一種軟件可信性檢測方法及系統

無效

• 申請號: 200910242716.1
• 申請日: 2009-12-15
• 公開（公告）號: CN101710306A
• 公開（公告）日: 2010-05-19
• 發明（設計）人: 于本海;王青;李明樹;楊葉;吳克文;陳心光;杜晶;王丹丹
• 申請（專利權）人: 中國科學院軟件研究所
• 主分類號: G06F11/36
• 分類號: G06F11/36
• 代理公司: 北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200
• 代理人: 余功勛

1.一種軟件可信性檢測方法，包括以下步驟：

1)可信軟件標準指標體系管理模塊根據軟件的特征，對標準的軟件過程評價指標體系和軟件可信評價指標體系進行選擇，得到特定軟件過程評價指標和軟件可信評價指標；

2)軟件過程數據采集模塊根據步驟1)選擇的軟件過程評價指標，采集軟件過程實際數據；

3)軟件可信度測度模塊建立軟件過程數據和軟件可信數據之間的映射模型，并給出軟件可信度數據，利用歷史項目中的數據對模型進行訓練，在誤差滿足的設定范圍下，獲得相應的權系數，將采集的軟件過程實際數據輸入模型，計算出軟件可信度；

4)軟件可信性檢測模塊根據標準軟件可信度，得出軟件的可信性。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟1)標準的軟件過程評價指標體系和軟件可信評價指標體系根據文獻分析和行業調查分析統計得出。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2)軟件過程實際數據包括定性的數據和定量的數據。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3)神經網絡模型為T-S神經網絡模型。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3)誤差滿足的設定范圍為小于等于10^-6。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟3)將采集的軟件過程實際數據輸入模型前：

將定性的數據定量化，具體為：定性的數據中包括的差、一般、較好、好、很好，定量為0.2、0.4、0.6、0.8、1.0；

對于屬于軟件過程評價指標體系中的反向指標數據實施取正操作，具體為：

指標正向化值＝1-反向指標數據。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4)標準可信度分為五個可信級別：0～0.3為極不可信、0.3～0.5為不可信、0.5～0.7為基本可信、0.7～0.9為可信、0.9～1.0為高可信。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟4)通過軟件的可信度值與軟件可信度標準值對比，得到該軟件的可信級別。

9.一種軟件可信性檢測系統，其特征在于，包括可信軟件標準指標體系管理模塊、軟件過程數據采集模塊、軟件可信度測度模塊、軟件可信性檢測模塊，其中：

所述可信軟件標準指標體系管理模塊根據軟件的特征，對標準的軟件過程評價指標體系和軟件可信指標體系進行選擇，得到特定軟件過程評價指標和軟件可信評價指標；

所述軟件過程數據采集模塊，根據選擇的軟件過程評價指標，采集軟件過程實際數據；

軟件可信度測度模塊建立一神經網絡模型，利用歷史項目中軟件過程數據、軟件可信數據和軟件可信度數據對模型進行訓練，在誤差滿足的設定范圍下，獲得相應的權系數，將采集的軟件過程實際數據輸入模型，計算出軟件可信度；

軟件可信度水平檢測模塊，根據軟件可信度和標準的可信度對照，判別該軟件的可信等級。

10.如權利要求9所述的系統，其特征在于，所述軟件過程數據采集模塊還包括一軟件過程數據庫，采集的軟件過程數據存放于軟件過程數據庫中。