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基于行为的软件可信性度量理论与关键技术研究

韩强  
【摘要】:信任是人类社会运转的基石,随着当今信息化社会的快速发展,人类生活越来越依赖于软件所提供的服务。在过去十年中,基于互联网的软件应用已经逐步从上世纪以来的封闭式和集中式的私有研发环境、面向特定用户群体的具体功能使用模式演化为开放式和分布式的协作网络研发环境、面向非特定群体的虚拟服务使用模式。在这种背景下,应通过深入研究相关度量理论与技术来提高软件系统的可信性,从而达到构建可信软件系统的目的。 针对基于互联网的软件可信性问题,在最近数年中,众多研究人员针对软件可信性展开了大量的研究工作。当用户对软件做出信任的决定时意味着该用户同时也承担了软件不可信所引起的显式和隐式的风险。因此,基于对信任定义为一种源自于用户的主观判定的概念,相对应的,对软件可信性定义为一种面向用户主观关注侧面的客观存在的软件质量属性的概念,即软件可信性是用户主观关注侧面的综合质量属性的反映。因而,当且仅当被评估软件可信性等于或超过用户的主观期望时,方可将该软件所提供的服务推荐给用户使用。 当前,为处理软件可信性度量过程中的复杂演算逻辑,国内外研究学者已经从不同角度提出了多个软件可信性度量方法,与之相比较,本文的主要工作及取得的创新性成果如下: (1)研究了基于行为的软件可信性度量问题。剖析了基于行为的软件可信性度量理论涉及的关键科学问题和研究难点,提出了一套完整的软件可信性度量基本概念模型,提出了软件可信性度量系统的基础框架模型,并开发了基于软件体系结构的可信性度量指标系统的动态构造模型。 (2)对于软件行为无分类特征的可信性基础度量问题,研究了基于模糊数学理论的软件可信性基础度量模型,给出了一组基于软件行为的同余度量算子,并开发了相关算法。该模型较好地解决了基于不确定运行环境、具有动态行为、持续演化等特征的软件可信性度量问题,度量结果精确、完备且可解释性强。 (3)对于软件行为有分类特征的可信性优化度量问题,研究了基于软件体系结构的软件可信性优化度量方法,给出了基于确定性分类和不确定性分类的度量算子,并开发了相关算法。该方法较好地解决了软件体系结构驱动的具有多维属性特征的复杂系统软件可信性度量问题,有利于提升可信性度量模型的自适应性和求解范围。 (4)对于面向特定领域的软件可信性度量问题,研究了基于构件的工作流系统行为可信性度量方法,基于组成工作流系统应用服务器的构件属性和构件组合行为特征,利用进程代数等相关方法定义了构件运算算子,给出其支撑的业务流程应用软件可信性代数模型的多级可信范式,并应用上述度量方法度量应用到工作流系统软件可信性度量问题中,实验结果表明该方法可有效解决工作流系统软件可信性度量问题。


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