基于自配置的软件可信性增长模型及方法的开题报告

基于自配置的软件可信性增长模型及方法的开题报告开题报告目录：一、选题背景及意义二、国内外研究现状三、研究内容及方法四、预期研究成果五、创新点六、研究进度安排七、参考文献一、选题背景及意义随着软件规模和复杂度的增加，软件可信性成为一个越来越重要的问题。基于传统的软件测试方法，软件可信性的检测需要耗费大量的时间、精力和资金。同时，新的软件特点（如自适应、云端、分布式等）给软件可信性带来更多挑战。因此，自动化和自配置技术应用于该领域，例如自配置技术能够在不断变化的环境下自动识别合适的软件配置，从而提高软件可信性。本研究将基于自配置技术，提出一种基于自配置的软件可信性增长模型及方法，以自动化的方式提高软件可信性的检测和增强。二、国内外研究现状目前，通过自配置技术提高软件可信性的研究还相对较少。研究重点在智能测试、云端测试、随机测试等方面，旨在提高检测效率和覆盖率。随着自动化技术的进一步发展，深度学习、机器学习、神经网络等技术成功应用于该领域。特别是在神经网络和深度学习的应用上，取得了很好的效果。通过监控和学习软件的行为，从而提高软件可信性的检测和增强。三、研究内容及方法本研究旨在提出一种基于自配置技术的软件可信性增长模型及方法。其基本流程如下：1.通过观察软件行为、使用数据挖掘的方式构建软件可信性增长模型；2.分析软件的自适应性、异构性等特点，通过自配置技术自动调整、优化测试环境；3.通过监控、分析软件的行为，识别软件的漏洞和弱点，提高软件的可信性；4.对软件进行自动化测试并不断调优，使软件可信性得到不断增强和改进。四、预期研究成果本研究预期将提出一种基于自配置的软件可信性增长模型及方法，以自动化的方式提高软件可信性的检测和增强。具体成果包括：1.提出基于自配置的软件可信性增长模型及方法，并构建相应的算法模型；2.基于该模型开发自动识别、调优测试环境的工具；3.基于该模型开发自动识别漏洞、弱点并进行测试的工具；4.通过对不同软件的测试，验证该模型的有效性和可行性。五、创新点1.将自配置技术应用于软件可信性的领域，提高软件的自适应性、优化测试环境；2.基于监控、学习软件的行为，提出新的软件测试方法，包括自动识别和测试漏洞和弱点等；3.提出全新的自动化测试和测试环境优化工具，提高测试效率和覆盖率。六、研究进度安排第一阶段：研究自配置技术在软件可信性领域的应用，分析不同应用场景并提出相应的解决方案。第二阶段：通过数据挖掘的方式构建基于自配置技术的软件可信性增长模型。第三阶段：基于该模型研发自动化测试和测试环境优化工具，并进行实验验证。第四阶段：总结研究成果，撰写论文，准备答辩。七、参考文献[1]刘天养,王润庭,廖顺.基于自适应检测和云测试的软件可信性提升方法[J].计算机科学与探索,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