软件静态分析工具综述

为了在软件生命周期的编码阶段尽可能多地发现软件缺陷以降低软件成本和开发时间,需要对被测程序源代码实施软件静态分析,软件静态分析最有效的手段是使用软件静态分析工具。针对C程序常见的软件缺陷,通过对几种主流静态分析工具的功能性对比分析,探讨了软件静态分析工具的优缺点及影响软件静态分析工具选择的诸多因素,为软件测试人员选择适合自己的软件静态分析工具提供参考。     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。     

软件静态分析工具评析

为了在软件生命周期的编码阶段尽可能多地发现软件缺陷以降低软件成本和开发时间,需要对被测程序源代码实施软件静态分析。软件静态分析最有效的手段是使用软件静态分析工具。针对C程序常见的软件缺陷,通过对几种主流静态分析工具的功能性对比分析,探讨了软件静态分析工具的优缺点及影响软件静态分析工具选择的诸多因素,可为软件测试人员选择合适的软件静态分析工具提供参考。     

不平衡数据的软件缺陷预测方法

数据的不平衡问题是数据分类领域中的一个热点问题。当分类算法处理这些数据时,算法将偏向多数类而忽视少数类。在软件缺陷预测领域,它并没有引起足够的重视,在4组NASA不平衡数据上比较和分析了14种分类算法的性能,为了克服数据的不平衡性,采用SMOTE技术对软件缺陷数据进行平衡化,最后在AUC和F-measure评价指标下对算法进行评估。实验结果表明随机森林算法在4组数据上表现最佳,这为软件缺陷预测提供了很好的参考。     

基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。     

预测软件中残留的缺陷

当越来越多的商用COTS软件应用到舰船的操作系统和应用软件中时,软件变得越来越重要。程序管理员需要为作战系统、有条件的监视、推进控制、部件需求和舰船管理等定义、采购和管理软件的开发和集成。本文的目的是描述软件可靠性工程的技术发展水平和商用、军用软件缺陷预测技术的发展水平。文中的信息是基于商用软件业和舰船软件开发过程提供的数据。本文比较了四种软件失效模型的优点和缺点。其中对数泊松执行时间(LogarithmicPoissonExecutionTime,简称LPET)模型与数据匹配得最好,并满足可靠性理论的基本原则。本文给出了软件失效的定义和软件缺陷的追踪过程,并采用分布图预测软件发布后仍然存在的缺陷。作为展望,本文提供了预测商用软件中缺陷的经验法则以及修复这些缺陷所需的相对花费。     

论软件缺陷

软件的缺陷是软件质量的重要因素之一,低缺陷密度的软件是高质量软件的必要条件。软件的缺陷是不可避免的,统计表明,经过PSP训练的软件工程师平均引入的缺陷密度为50个缺陷/kLOC。通过对软件缺陷概念及分类、产生缺陷的原因及如何避免产生缺陷、缺陷排除的分析和软件缺陷与软件故障率之间的关系的研究,探讨了如何研制低缺陷密度的软件。