基于自配置的軟件可信性增長模型及方法的開題報告

基于自配置的軟件可信性增長模型及方法的開題報告開題報告目錄：一、選題背景及意義二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀三、研究內(nèi)容及方法四、預(yù)期研究成果五、創(chuàng)新點(diǎn)六、研究進(jìn)度安排七、參考文獻(xiàn)一、選題背景及意義隨著軟件規(guī)模和復(fù)雜度的增加，軟件可信性成為一個越來越重要的問題?；趥鹘y(tǒng)的軟件測試方法，軟件可信性的檢測需要耗費(fèi)大量的時間、精力和資金。同時，新的軟件特點(diǎn)（如自適應(yīng)、云端、分布式等）給軟件可信性帶來更多挑戰(zhàn)。因此，自動化和自配置技術(shù)應(yīng)用于該領(lǐng)域，例如自配置技術(shù)能夠在不斷變化的環(huán)境下自動識別合適的軟件配置，從而提高軟件可信性。本研究將基于自配置技術(shù)，提出一種基于自配置的軟件可信性增長模型及方法，以自動化的方式提高軟件可信性的檢測和增強(qiáng)。二、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，通過自配置技術(shù)提高軟件可信性的研究還相對較少。研究重點(diǎn)在智能測試、云端測試、隨機(jī)測試等方面，旨在提高檢測效率和覆蓋率。隨著自動化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)成功應(yīng)用于該領(lǐng)域。特別是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用上，取得了很好的效果。通過監(jiān)控和學(xué)習(xí)軟件的行為，從而提高軟件可信性的檢測和增強(qiáng)。三、研究內(nèi)容及方法本研究旨在提出一種基于自配置技術(shù)的軟件可信性增長模型及方法。其基本流程如下：1.通過觀察軟件行為、使用數(shù)據(jù)挖掘的方式構(gòu)建軟件可信性增長模型；2.分析軟件的自適應(yīng)性、異構(gòu)性等特點(diǎn)，通過自配置技術(shù)自動調(diào)整、優(yōu)化測試環(huán)境；3.通過監(jiān)控、分析軟件的行為，識別軟件的漏洞和弱點(diǎn)，提高軟件的可信性；4.對軟件進(jìn)行自動化測試并不斷調(diào)優(yōu)，使軟件可信性得到不斷增強(qiáng)和改進(jìn)。四、預(yù)期研究成果本研究預(yù)期將提出一種基于自配置的軟件可信性增長模型及方法，以自動化的方式提高軟件可信性的檢測和增強(qiáng)。具體成果包括：1.提出基于自配置的軟件可信性增長模型及方法，并構(gòu)建相應(yīng)的算法模型；2.基于該模型開發(fā)自動識別、調(diào)優(yōu)測試環(huán)境的工具；3.基于該模型開發(fā)自動識別漏洞、弱點(diǎn)并進(jìn)行測試的工具；4.通過對不同軟件的測試，驗(yàn)證該模型的有效性和可行性。五、創(chuàng)新點(diǎn)1.將自配置技術(shù)應(yīng)用于軟件可信性的領(lǐng)域，提高軟件的自適應(yīng)性、優(yōu)化測試環(huán)境；2.基于監(jiān)控、學(xué)習(xí)軟件的行為，提出新的軟件測試方法，包括自動識別和測試漏洞和弱點(diǎn)等；3.提出全新的自動化測試和測試環(huán)境優(yōu)化工具，提高測試效率和覆蓋率。六、研究進(jìn)度安排第一階段：研究自配置技術(shù)在軟件可信性領(lǐng)域的應(yīng)用，分析不同應(yīng)用場景并提出相應(yīng)的解決方案。第二階段：通過數(shù)據(jù)挖掘的方式構(gòu)建基于自配置技術(shù)的軟件可信性增長模型。第三階段：基于該模型研發(fā)自動化測試和測試環(huán)境優(yōu)化工具，并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。第四階段：總結(jié)研究成果，撰寫論文，準(zhǔn)備答辯。七、參考文獻(xiàn)[1]劉天養(yǎng),王潤庭,廖順.基于自適應(yīng)檢測和云測試的軟件可信性提升方法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索,2019,13(1):130-139.[2]WeyukerEJ.Evaluatingsoftwaretestingmethods:Twentyyearslater[J].ACMTransactionsonSoftwareEngineering&Methodology,2000,9(2):131-158.[3]HailpernB,SanthanamP.Softwaretestingandreliability[J].IBMJournalofResearchandDevelopment,2001,45(2):167-179.[4]PanichellaS,DiPentaM,OlivetoR,etal.Asearch-basedapproachtoenhancebranchcoveragefortestcasegeneration[J].EmpiricalSoftwareEngineering,2015,20(3):528-565.[5]LiuY,ZhouY,WuP,etal.Testcaseprioritizationusingmulti-objectiveoptimizationforregressiont