CN107703923A - 数据耦合和控制耦合自动分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，包含：分析软件源代码，获取潜在耦合因子，并记录潜在耦合因子；分析软件源代码，确定程序的调用关系，沿着程序调用关系，识别MPC路径并形成MPC路径集合；识别各MPC路径上的潜在耦合因子是否为“耦合对”；在软件源代码中出现“耦合对”的地方插装标记语句；在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，分析所插装的标记语句的执行结果，生成耦合覆盖分析报告。本发明实现了数据耦合和控制耦合分析的自动化，避免了人工分析所可能引入的错误和遗漏。
Description
技术领域
本发明涉及民用飞机软件开发技术，特别涉及软件验证技术中的数据耦合和控制耦合自动分析技术。
背景技术
软件工程倡导软件的高内聚和低耦合，但是模块之间的耦合又是难以避免的，因此，安全关键软件研发必须考虑如何保证耦合不带来负面影响。
按照国际民用飞机软件适航标准RTCA DO-178C《Software Consideration onAirborne System and Equipment Certification》,软件安全性等级自高到低分为A、B、C、D、E五个等级。对于安全性等级比较高的软件(A级、B级、C级)，DO-178C要求在软件验证过程中，必须进行数据耦合和控制耦合分析，以保证所有耦合均得到验证。两项分析均要求基于软件需求的动态测试结果展开，要求“分析确认基于需求的测试遍历了模块之间的数据和控制耦合”。
DO-178C对数据耦合的定义为：一个软件模块对不完全被其自身所控制的数据的依赖。
DO-178C对控制耦合的定义为：一个软件模块影响另一个软件模块执行的方式或程度。
软件工程中定义了6种耦合关系，其中也有数据耦合和控制耦合，但其定义与DO-178C不同。DO-178C的数据耦合与控制耦合覆盖了软件工程的全部6种耦合，对应关系见下表：
本案所关注的数据耦合和控制耦合是DO-178C定义的数据耦合和控制耦合。
目前已知的数据耦合和控制耦合验证实施方法主要是人工分析方法：人工分析代码中存在哪些数据耦合和控制耦合关系，人工检查基于软件需求的动态测试用例设计和测试程序执行情况，人工判断程序的数据耦合和控制耦合是否被充分地验证过了。
人工分析费时费力且容易发生遗漏和错误，自动化分析将能有效保证分析质量并提高工作效率。
说明：模块(Module)是指程序的基本组成部分。
发明内容
本发明的发明目的在于通过分析DO-178C关于数据耦合和控制耦合的定义、耦合因子在软件中被使用时的特征，提出并实现了一种数据耦合和控制耦合的自动分析方法。本发明的原理是通过潜在耦合因子的识别，识别出可能发生耦合的全局变量、局部变量、函数参数、数据文件、数据库等；通过程序调用关系的识别，明确程序模块的执行顺序；提出“更改路径覆盖(Modified Path Coverage)”的路径遍历策略，只考虑影响耦合的路径，不考虑单纯循环(循环控制语句不含耦合因子)等不影响耦合的路径，使得完全路径遍历的可能是天文数字的路径数量，降低为工程可实施的路径数量；通过对按照更改路径覆盖策略对应的每条路径(以下简称MPC路径)的识别，明确程序语句的执行顺序；通过MPC路径的遍历，识别出全部的“耦合对”；通过程序插装，为“耦合对”打上标记；通过基于需求测试程序的执行，采集耦合覆盖数据；通过耦合结果分析，产生耦合覆盖分析报告。
本发明的发明目的通过以下技术方案实现：
一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，包含以下程序步骤：
步骤1、分析软件源代码，获取潜在耦合因子，并记录潜在耦合因子；
步骤2、分析软件源代码，确定程序的调用关系，沿着程序调用关系，识别MPC路径并形成MPC路径集合；
步骤3、识别各MPC路径上的潜在耦合因子是否为“耦合对”；
步骤4、在软件源代码中出现“耦合对”的地方插装标记语句；
步骤5、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，分析所插装的标记语句的执行结果，生成耦合覆盖分析报告。
优选地，步骤1包含以下程序步骤：
步骤1.1、对软件源代码进行识别；
步骤1.2、对识别出的全局变量，若全局变量为简单变量，则将简单变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；若全局变量为组合变量，则将组合变量的每一元素作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.3、对识别出的函数定义，则分别将输入参数和输出参数作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.4、对识别出的局部变量，若该局部变量或该局部变量的变形为函数调用的实参，则将该局部变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.5、对识别出的数据文件或数据库，将数据文件或数据库的每一个元素作为一个单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中。
优选地，潜在耦合因子表采用XML格式文件作为表现形式。
优选地，潜在耦合因子的属性包括所在文件名称、所处位置、潜在耦合因子名称、类型。
优选地，步骤2包含以下程序步骤：
步骤2.1、分析软件源代码，形成软件的调用关系树；
步骤2.2、分析软件源代码，将模块中的潜在耦合因子作为路径结点形成MPC路径矩阵；
步骤2.3、从调用关系树的树根开始，按照深度优先策略，遍历模块的MPC路径矩阵，形成自起点至终点的程序运行的完整路径，并记录完整路径；
步骤2.4、重复步骤2.3，直到所有模块的MPC路径都遍历一遍，形成软件的MPC路径集合。
优选地，路径结点的属性包括程序文件名称和结点位置。
优选地，步骤3包含以下程序步骤：
步骤3.1、沿某一MPC路径遍历程序；
步骤3.2、如果是对某潜在耦合因子进行赋值操作，则先记录该赋值操作及该潜在耦合因子的有关属性；
步骤3.3、如果是对某潜在耦合因子进行使用操作，则向前检索是否有对该潜在耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“数据耦合对”；
步骤3.4、如果是将某潜在耦合因子用于程序执行路径控制，则向前检索是否有对该潜在耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“控制耦合对”。
优选地，“耦合对”的属性包括潜在耦合因子名称、耦合类型及耦合发生的位置。
优选地，步骤4包含以下程序步骤：
步骤4.1、定义插装变量和标记语句；
步骤4.2、初始化插装变量；
步骤4.3、根据“耦合对”发生的先后顺序在软件源代码中进行标记语句的插装；
其中，对于数据耦合，标记语句为赋值语句，每执行一次自动加1，完成耦合度的计算；
对于控制耦合，标记语句为函数，记录耦合的特征及耦合的次数。
优选地，步骤5包含以下程序步骤：
步骤5.1、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，生成基于插装程序的执行结果；
步骤5.2、分析并记录覆盖与未覆盖的“耦合对”；
步骤5.3、对于覆盖的“耦合对”，记录耦合度；
步骤5.4、计算耦合覆盖率：
数据耦合覆盖率＝已覆盖数据耦合对/总的数据耦合对*100％
控制耦合覆盖率＝已覆盖控制耦合对/总的控制耦合对*100％
步骤5.5、生成耦合覆盖分析报告，包括“耦合对”及其耦合结果、耦合度、耦合覆盖率。
本发明的优点是：
●避免了对数据耦合和控制耦合的错误理解；
●避免了人工分析可能产生的错误和遗漏；
●基于“更改路径覆盖(Modified Path Coverage)”的“耦合对”识别策略既保证了耦合被识别，同时大大降低了需要遍历的路径的数量，保证了方法的可实施；
●定义“耦合度”这一量化度量指标并提出相应计算方法，有利于软件质量分析和改进；
●自动分析程序不需要人工干预就能在短时间内完成分析工作，节省了软件验证时间，缩短了软件研制周期，提高了软件研制效率；
●方法具有广泛的适用性，可应用于各种语言编写的程序。
以某民用飞机卫星导航系统适航取证软件验证项目为例，该项目的源代码为近6万行的ADA语言程序，如果完全人工进行数据耦合和控制耦合分析，约需10个人月。应用本发明，自动分析瞬间完成，结合人工对耦合覆盖分析报告的检查分析，只需0.25个人月就完成了全部分析工作，提高工作效率40倍。
本发明实现了数据耦合和控制耦合分析的自动化，提高了工作效率，避免了人工分析所可能引入的错误和遗漏，生成的“耦合度”量化指标有利于软件质量分析和改进。
本发明具有广泛的适用性，适用于各种语言编写的程序。
附图说明
图1为实施例所示数据耦合和控制耦合自动分析方法的总体流程示意图。
图2为实施例所示潜在耦合因子识别的流程示意图。
图3为实施例所示程序调用关系和MPC路径确定的流程示意图。
图4为实施例所示“耦合对”分析识别的流程示意图。
图5为实施例所示程序插装的流程示意图。
图6为实施例所示基于需求的测试结果分析的流程示意图。
具体实施方式
实施例
以下针对C语言编写的程序作为耦合分析对象，只考虑全局变量、局部变量和函数参数作为耦合因子，对本发明加以说明。本实施例的数据耦合和控制耦合自动分析方法(以下简称自动分析方法)由潜在耦合因子识别、程序调用关系和MPC路径确定、“耦合对”分析识别、程序插装、基于需求的测试结果分析等功能模块构成。自动分析方法的流程见附图1-6所示。
步骤1、潜在耦合因子识别：分析软件源代码，获取潜在耦合因子，并记录潜在耦合因子。具体程序步骤见附图2所示。
步骤1.1、对定义类和实现类软件源代码进行识别；
步骤1.2、对识别出的全局变量，若全局变量为简单变量，则将简单变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；若全局变量为组合变量，则将组合变量的每一元素作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.3、对识别出的函数定义，则分别将输入参数和输出参数作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.4、对识别出的局部变量，若该局部变量或该局部变量的变形为函数调用的实参，则将该局部变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.5、对识别出的数据文件或数据库，将数据文件或数据库的每一个元素作为一个单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中。
其中，记录的潜在耦合因子的属性包括所在文件名称、所处位置、潜在耦
合因子名称、类型(全局变量/局部变量/函数参数)等。
以XML格式文件作为潜在耦合因子表的表现形式，使得形式规范、具有必要的层次关系、属性可增删，便于存储和后续检索。
步骤2、程序调用关系和MPC路径确定：分析软件源代码，确定程序的调用关系，沿着程序调用关系，识别并形成MPC路径集合。具体程序步骤见附图3所示。
步骤2.1、分析软件源代码，形成软件的调用关系树；
步骤2.2、分析软件源代码，形成软件模块的MPC路径矩阵；
步骤2.3、从调用关系树的树根开始，按照深度优先策略，遍历模块的MPC路径矩阵，形成自起点至终点的程序运行的完整路径，并记录完整路径；
步骤2.4、重复步骤2.3，直到所有MPC路径都遍历一遍，形成程序的MPC路径集合。
其中，记录的完整路径由路径结点组成，路径结点的属性包括程序文件名称和结点位置。
步骤3、“耦合对”分析识别：遍历程序的MPC路径集合，通过对软件源代码的语法分析，根据对潜在耦合因子的操作识别出“耦合对”。具体程序步骤见附图4所示。
步骤3.1、沿某一MPC路径遍历程序；
步骤3.2、如果是对某潜在耦合因子进行赋值操作(写操作)，则先记录该操作及该潜在耦合因子的有关属性；
步骤3.3、如果是对某潜在耦合因子进行使用操作(读操作)，则向前检索是否有对该潜在耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“数据耦合对”；
步骤3.4、如果是将某潜在耦合因子用于程序执行路径控制，则向前检索是否有对该耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“控制耦合对”，如果没有，则说明出现了未赋值即使用的错误。
其中，考虑同一语句同时有读有写，则先执行步骤3.3，再执行步骤3.2；
对于数组元素通过循环语句写或读，按多个元素分析记录；
对于循环次数需要动态确定的情况，进行标记；
记录的“耦合对”的属性包括耦合因子名称、耦合类型及耦合发生的位置；
遍历MPC路径集合中的每一条路径。
步骤4、程序插装：在源代码中插入特定标记，标记耦合发生的位置及特征，用于后续收集程序的执行情况。具体程序步骤见附图5所示。
步骤4.1、定义插装变量和标记语句；
步骤4.2、初始化插装变量；
步骤4.3、根据“耦合对”发生的先后顺序在软件源代码中进行标记语句的插装；
其中，对于数据耦合，标记语句为赋值语句，每执行一次自动加1，完成耦合度的计算；对于控制耦合，标记语句为函数，记录耦合的特征及耦合的次数。
步骤5、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，分析所插装的标记语句的执行结果，生成耦合覆盖分析报告。具体程序步骤见附图6所示。
步骤5.1、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，生成基于插装程序的执行结果；
步骤5.2、分析并记录覆盖与未覆盖的“耦合对”；
步骤5.3、对于覆盖的“耦合对”，记录耦合度；
步骤5.4、计算耦合覆盖率：
数据耦合覆盖率＝已覆盖数据耦合对/总的数据耦合对*100％
控制耦合覆盖率＝已覆盖控制耦合对/总的控制耦合对*100％
步骤5.5、生成耦合覆盖分析报告，包括“耦合对”及其耦合结果、耦合度、耦合覆盖率。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，包含以下程序步骤：
步骤1、分析软件源代码，获取潜在耦合因子，并记录潜在耦合因子；
步骤2、分析软件源代码，确定程序的调用关系，沿着程序调用关系，识别MPC路径并形成MPC路径集合；
步骤3、识别各MPC路径上的潜在耦合因子是否为“耦合对”；
步骤4、在软件源代码中出现“耦合对”的地方插装标记语句；
步骤5、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，分析所插装的标记语句的执行结果，生成耦合覆盖分析报告。
2.根据权利要求1所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述步骤1包含以下程序步骤：
步骤1.1、对软件源代码进行识别；
步骤1.2、对识别出的全局变量，若全局变量为简单变量，则将简单变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；若全局变量为组合变量，则将组合变量的每一元素作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.3、对识别出的函数定义，则分别将输入参数和输出参数作为单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.4、对识别出的局部变量，若该局部变量或该局部变量的变形为函数调用的实参，则将该局部变量作为潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中；
步骤1.5、对识别出的数据文件或数据库，将数据文件或数据库的每一个元素作为一个单独的潜在耦合因子记录在潜在耦合因子表中。
3.根据权利要求2所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述潜在耦合因子表采用XML格式文件作为表现形式。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述潜在耦合因子的属性包括所在文件名称、所处位置、潜在耦合因子名称、类型。
5.根据权利要求1所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述步骤2包含以下程序步骤：
步骤2.1、分析软件源代码，形成软件的调用关系树；
步骤2.2、分析软件源代码，将模块中的潜在耦合因子作为路径结点形成MPC路径矩阵；
步骤2.3、从调用关系树的树根开始，按照深度优先策略，遍历模块的MPC路径矩阵，形成自起点至终点的程序运行的完整路径，并记录完整路径；
步骤2.4、重复步骤2.3，直到所有模块的MPC路径都遍历一遍，形成软件的MPC路径集合。
6.根据权利要求5所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述路径结点的属性包括程序文件名称和结点位置。
7.根据权利要求1所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述步骤3包含以下程序步骤：
步骤3.1、沿某一MPC路径遍历程序；
步骤3.2、如果是对某潜在耦合因子进行赋值操作，则先记录该赋值操作及该潜在耦合因子的有关属性；
步骤3.3、如果是对某潜在耦合因子进行使用操作，则向前检索是否有对该潜在耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“数据耦合对”；
步骤3.4、如果是将某潜在耦合因子用于程序执行路径控制，则向前检索是否有对该潜在耦合因子的赋值操作，如果有，则记录该“耦合对”为“控制耦合对”。
8.根据权利要求7所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述“耦合对”的属性包括潜在耦合因子名称、耦合类型及耦合发生的位置。
9.根据权利要求1所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述步骤4包含以下程序步骤：
步骤4.1、定义插装变量和标记语句；
步骤4.2、初始化插装变量；
步骤4.3、根据“耦合对”发生的先后顺序在软件源代码中进行标记语句的插装；
其中，对于数据耦合，标记语句为赋值语句，每执行一次自动加1，完成耦合度的计算；
对于控制耦合，标记语句为函数，记录耦合的特征及耦合的次数。
10.根据权利要求1所述的一种数据耦合和控制耦合自动分析方法，其特征在于所述步骤5包含以下程序步骤：
步骤5.1、在已插装了标记语句的程序上，执行基于需求的测试程序，生成基于插装程序的执行结果；
步骤5.2、分析并记录覆盖与未覆盖的“耦合对”；
步骤5.3、对于覆盖的“耦合对”，记录耦合度；
步骤5.4、计算耦合覆盖率：
数据耦合覆盖率＝已覆盖数据耦合对/总的数据耦合对*100％
控制耦合覆盖率＝已覆盖控制耦合对/总的控制耦合对*100％
步骤5.5、生成耦合覆盖分析报告，包括“耦合对”及其耦合结果、耦合度、耦合覆盖率。
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