CN117057681A - 软件质量评估方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开一种软件质量评估方法、装置、设备和存储介质，涉及计算机处理技术领域，本申请首先获取到待评估软件处理得到的业务数据作为检测数据，然后利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值，最后利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。由于检测数据是软件处理之后的业务数据，利用置信规则库以及数据分析层对检测数据处理，得到的质量评估结果，可以反映软件对业务的处理能力，因此，实现了对软件进行精准的功能和安全性评估，帮助用户发现潜在问题和风险。
Description
技术领域
本申请涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种软件质量评估方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着科技和互联网技术的不断发展，软件复杂程度不断提高、软件规模不断增大，软件的质量问题可能会导致严重后果，因此，对软件质量进行评估显得越来越重要。
目前，针对软件质量的评估方法主要是利用静态代码分析工具，基于静态代码分析技术的软件评估工具，可以对软件源代码进行分析，发现代码中的潜在错误、漏洞和安全隐患。
上述软件质量的评估方法主要是发现代码中的错误、漏洞和安全隐患。但是无法对软件进行精准的功能和安全性评估。
发明内容
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种软件质量评估方法、装置、设备和存储介质，对软件进行精准的功能和安全性评估，帮助用户发现潜在问题和风险。
第一方面，本申请实施例提供一种软件质量评估方法，包括：获取检测数据，其中，检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据；利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值；利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。
第二方面，本申请实施例提供一种软件质量评估装置，包括：数据获取模块，用于获取检测数据，其中，检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据；第一处理模块，用于利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值；第二处理模块，用于利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。
第三方面，本申请实施例提供一种软件质量评估设备，该软件质量评估设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如上述第一方面中的软件质量评估方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中的软件质量评估方法。
本申请实施例提供了一种软件质量评估方法、装置、设备和存储介质，本申请实施例中首先获取到待评估软件处理得到的业务数据作为检测数据，然后利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值，最后利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。由于检测数据是软件处理之后的业务数据，利用置信规则库以及数据分析层对检测数据进行处理，得到的质量评估结果，可以反映软件对业务的处理能力，因此，实现了对软件系统进行精准的功能和安全性评估，帮助用户发现潜在问题和风险。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本申请各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
图1是本申请实施例提供的一种软件评估系统的结构示意图；
图2是本申请实施例提供的一种软件质量评估方法的流程示意图；
图3是本申请实施例提供的一种置信规则库的展示页面示意图；
图4是本申请实施例提供的一种置信规则的编辑页面示意图
图5是本申请实施例提供的一种数据分析层的权重配置页面的示意图；
图6是本申请实施例提供的一种评估结果展示的示意图；
图7是本申请实施例提供的另一种评估结果展示的示意图；
图8为本申请实施例中的一种软件质量评估装置的结构示意图；
图9为本申请实施例中的一种软件质量评估设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例，然而应当理解的是，本申请可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是，本申请的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本申请的保护范围。
应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本申请中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。本申请中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本申请实施例提供了一种软件质量评估方法，软件质量评估方法应用于软件评估系统，上述软件评估系统采用浏览器/服务器（Browser/Server，bs）架构，请参考图1，其示出了本申请实施例提供的软件评估系统的结构示意图。该软件评估系统可以包括：终端11和服务器12。其中，终端11中部署浏览器，服务器12中部署服务端和数据库，数据库采用非关系型数据库。
其中，终端11安装有能够展示信息的应用程序或者网页，当该应用程序或者网页需要展示信息时，可展示本申请实施例提供的软件质量评估方法得到的质量评估结果。服务器12可以对需要展示的信息进行存储，终端11可以从服务器12上获取需要展示的信息。当然，终端11上也可以对获取的信息进行存储。
可选地，终端11可以是诸如手机、平板电脑、个人计算机等的智能设备。服务器12可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。终端11与服务器12通过有线或无线网络建立通信连接。
可选地，终端11可以是任何一种可与用户通过键盘、触摸板、触摸屏、遥控器、语音交互或手写设备等一种或多种方式进行人机交互的电子产品，例如个人计算机（personalcomputer，PC）、手机、智能手机、个人数字助手（personal digital assistant，PDA）、可穿戴设备、掌上电脑（pocket PC，PPC）、平板电脑等。服务器12可以是一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，或者是一个云计算服务中心。终端11与服务器12通过有线或无线网络建立通信连接。
本领域技术人员应能理解上述终端11和服务器12仅为举例，其他现有的或今后可能出现的终端或服务器如可适用于本申请，也应包含在本申请保护范围以内，并在此以引用方式包含于此。
需要说明的是，本申请实施例中提供的软件质量评估方法可以在终端11中执行，也可以在服务器12中执行。
基于上述图1所示的软件质量评估系统，图1为本申请实施例提供的一种软件质量评估方法的流程图如图2所示，本实施例可适用于对软件的质量进行评估的情况，该方法可以由软件质量评估装置执行，该软件质量评估装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，该软件质量评估装置可配置于上述终端11或者服务端12中。软件质量评估装置与待评估软件可以配置在一个电子设备上，也可以配置在两个不同的电子设备上。电子设备可以是终端11或者服务端12。
如图1所示，本申请实施例提供的软件质量评估方法主要包括步骤S101-S103。
S101、获取检测数据，其中，检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据。
其中，待评估软件可以是系统仿真软件，信息采集软件等等。业务数据可以是待评估软件中最底层的指标参数对应的数据。例如：在待评估软件是信息采集软件时，检测数据可以包括：采集目标数据，采集种类数据、计算准确率数据、情报完整度数据等等。
在一个实施方式中，获取检测数据，包括：直接与待评估软件建立通讯连接，从待评估软件中直接获取待评估软件处理得到的业务数据，作为检测数据。在另一个实施方式中，获取检测数据，包括：将待评估软件处理得到的业务数据导出之后，得到一个数据文件，将该数据文件导入软件质量评估装置，软件质量评估装置通过导入的数据文件获取检测数据。示例性的，数据文件可以是excel表格。
在一个可能的实施方式中，将获取到的检测数据输入至软件评估模型，利用软件评估模型对检测数据进行处理，得到待评估软件的质量评估结果。
在一个可能的实施方式中，获取待评估软件的检测数据之前，还包括：基于待评估软件的评估任务，配置软件评估模型中配置规则库对应的指标参数，以及数据分析层对应的指标参数；配置数据分析层对应的权重值，得到待评估软件对应的评估配置信息。
上述软件评估模型可以根据待评估软件的评估任务进行设置，使得软件评估模型可以对任意一个软件进行质量评估。
在一个可能的实施方式中，评估任务包括至少一个评估项目，评估项目包括至少一个评估功能，评估功能包括至少一个评估因素；数据分析层包括第一分析层、第二分析层和第三分析层。
评估任务可以是指对一个软件整体功能和安全性进行评估，例如：评估任务可以是对航天卫星采集系统进行评估，相应的，评估任务包括的评估项目可以是指功能性能、效能、效率等。功能性能包括的评估功能可以包括情报获取融合能力，情报获取融合能力包括的评估因素可以包括：侦查获取目标数，侦查获取种类数、准侦查获取准确率、侦查情报完整度等等。
在一个可能的实施方式中，基于待评估软件的评估任务，配置软件评估模型中配置规则库对应的指标参数，以及数据分析层对应的指标参数，包括：基于待评估软件的评估任务，配置第一分析层对应的指标参数；基于待评估软件的软件项目，配置第二分析层对应的指标参数；基于待评估软件的项目功能，配置第三分析层对应的指标参数；基于待评估软件的评估因素，配置置信规则库对应的指标参数。
各个层之间的指标参数呈树形结构。第一分析层对应的指标参数包括至少一个第二分析层对应的指标参数，第二分析层对应的指标参数包括至少一个第三分析层对应的指标参数，第三分析层对应的指标参数包括至少一个置信规则库对应的指标参数。
将软件评估模型的第一分析层对应的指标参数设置为航天卫星采集系统的情况下，第二分析层对应指标参数可以设置为功能性能、效能、效率、安全性等；在第二分析层对应的指标参数是功能性能的情况下，第三分析层对应的指标参数可以是情报获取融合能力，在第三分析层对应的指标参数是情报获取融合能力的情况下，置信规则库对应的指标参数可以设置为侦查获取目标数，侦查获取种类数、准侦查获取准确率、侦查情报完整度等等。
图3是本申请实施例提供的一种置信规则库的展示页面示意图，以置信规则库中包括3个置信规则为例进行展示。在置信规则库页面中包括3个置信规则，每个置信规则包括规则编码（identity document，ID）、是否选中、结论、前提条件、结论权重、规则权重、规则可靠性以及每个置信规则对应的可执行操作。示例性的，每个置信规则对应的可执行操作是一个删除控件，响应于接收到对删除控件的触发操作，删除对应的置信规则。
在置信规则库页面中还包括新增置信规则控件，响应于接收到新增置信规则控件的触发操作，展示如图4所示的置信规则编辑页面。如图4所示，在置信规则编辑页面中可以对置信规则的内容进行编辑。其中，置信规则的内容主要包括：是否预填充模拟数据、结论指标、结论权重-优、结论权重-良、结论权重-差、前提条件-优、前提条件-良、前提条件-差、规则权重、规则可靠性、是否使用等等内容。在上述置信规则的内容都填充完整的情况下，触发置信规则编辑页面中的提交控件，将编辑完成的置信规则提交到置信规则库中，即编辑完成的置信规则在如图3所示的置信规则库的展示页面中展示。触发置信规则编辑页面中的取消控件，取消此次编辑的置信规则，并关闭置信规则编辑页面。
图5是本申请实施例提供的一种数据分析层的权重配置页面的示意图，如图5所示，在权重配置页面中，可以通过选取控件选取需要配置的指标参数，然后在权重配置页面中配置该指标参数的权重值。
配置数据分析层对应的权重值，包括：通过专家计算及历史经验估计等方式设置各个数据分析层中各个指标参数的初始权重值，然后对设置的初始权重值进行合理性判断，如果设置不合理则进行相应的调整直至权重值合理性判断通过。
在一个可能的实施方式中，软件评估模型中各个层以及置信规则库对应的指标参数可以根据实际情况进行修改、删除或者添加。
在一个可能的实施方式中，配置数据分析层对应的权重值，得到待评估软件对应的评估配置信息之后，方法还包括：将评估配置信息进行导出，得到第一评估配置文件；对第一评估配置文件中的配置信息进行修改，得到第二评估配置文件；将第二评估配置文件导入软件评估模型，得到修改后的评估配置信息，其中，修改后的评估配置信息用于对软件评估模型进行参数配置。
接收到评估任务导出指令后，可以将该评估任务对应的各个指标参数、指标参数之间对应关系、各个指标参数对应的权重值等评估配置信息导出，形成第一评估配置文件。用户可以对第一评估配置文件中的配置信息进行修改，形成第二评估配置文件，将修改后的第二评估配置文件导入至软件评估模型，实现对软件评估模型中的配置信息进行修改。
在该实施中，通过文件导出导入的形式实现对软件评估模型中配置信息的修改，实现方便快捷的对配置信息进行修改。
S102、利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值。
第一评估值是指置信规则库对检测数据处理后得到的，用于传输给第三分析层进行处理的评估值。
在一个可能的实施方式中，利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值，包括：将检测数据用信度结构进行表示；将用信度结构表示的检测数据与预设规则中的前提条件进行匹配计算，得到规则匹配度；对规则匹配对进行归一化计算，得到激活程度；对激活程度进行聚合计算，得到评估功能对应的第一评估值。
置信规则库（belief rule base，BRB）综合了专家经验和历史数据，并用统一的信度规则进行表示，该推理方法的步骤主要包括：（1）根据专家经验和已有数据构造置信规则库；（2）检测数据的格式转换；（3）根据检测数据激活规则；（4）运用证据推理算法进行规则聚合。
（1）根据专家经验和已有数据构造置信规则库
置信规则库中的规则采用如果-那么（if-then）结构，带有信度结构的规则库用公式（1）进行表示。
规则权重是，条件权重是/>。
其中，为第k条规则中结论为D i的信度，T k是前置条件的个数，L表示规则库中的规则总数。这里当/>，则表示规则的信息是完整的，反之，规则是不完整的；而当/>时，则表示对规则一无所知。
（2）检测数据的格式转换
检测数据的格式转换就是将检测数据用信度结构表示，然后与规则的前提条件进行匹配计算。带有信度的检测数据用公式（2）表示。
其中，表示第p个检测数据的信度，当/>=1时，表示该检测数据是确定性的数据。
在本申请实施例中，指标参数都是未定性的，即检测数据对应的信度由专家经验主观判断。例如：航天信息采集系统中的情报获取融合能力在规则库中的取值是（强，弱），实际检测数据是{（强，0.7）（弱，0.3）}，则表示，/>表示检测数据对规则中的条件取值的匹配程度。
(3)根据检测数据激活规则
上述步骤（2）得出了检测数据与规则中的前提条件的匹配程度，可以将对应于第k条规则的检测数据用公式（3）表示。
其中，是第m个前提条件的取值，/>是第m个前提条件的取值对应的匹配程度。则检测数据对应的第k条规则的匹配程度用公式（4）表示。
经过归一化后，可以得到该检测输入对第k条规则的激活程度，用公式（5）进行表示。
其中，为初始规则权重，/>且/>，当/>时，表示该规则未被激活。
（4）运用证据推理算法进行规则聚合
对激活的规则进行聚合，得到第一评估值，即第三分析层的取值。具体的计算过程通过公式（6）-（9）计算。
其中，表示第k条规则第n个结论的基本可信数，/>表示第k条规则的不确定程度，/>表示第n个评估等级的信度。
S103、利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。
在本申请的一个实施方式中，数据分析层对应的权重值包括第二分析层对应的第一权重值以及第三分析层对应的第二权重值；待评估软件的质量评估结果包括第一分析层对应的目标评估值；利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果，包括：利用第三分析层对第一评估值以及第二权重加权进行处理，得到评估项目对应的第二评估值；利用第二分析层对评估项目对应的第二评估值以及第一权重值进行处理，得到第一分析层对应的目标评估值。
在第三数据分析层中的每个指标参数均设置了其对应的第二权重值，根据该第二权重值以及S102中计算的第一评估值，进行加权计算，得到第二分析层所需要的第二评估值。
在第二数据分析层中的每个指标参数均设置了其对应的第一权重值，根据该第一权重值以及上述第二评估值进行加权计算，得到第一分析层对应的目标评估值，其中，该目标评估值即为待评估软件对应的质量评估结果。
在本申请实施例中，软件评估模型共分为四层指标，其中第四层通过置信规则库来计算出第三分析层的分数，第三分析层和第二分析层、第一分析层通过层次分析法来计算出软件的评估值。层次分析法可以对不同的评估指标进行层次化排序，计算各指标的权重，最终得出系统的性能和安全性的质量评估结果。置信规则库是一种基于知识库的评估算法，可以根据用户提供的规则库对评估指标进行推理和计算，得出系统的功能、可靠性、性能、安全性评估结果。
在本申请的一个实施方式中，获取预设时间段内的历史评估结果；设置评估结果的显示类型；按照显示类型将历史评估结果和质量评估结果进行聚类显示。
如图6所示，评估结果以折线图的形式进行展示，如图7所示，评估结果以柱状图的形式进行展示。在图6或者图7所示的评估结果展示页面中可以选取需要展示的评估结果的时间段。选取对应的时间段之后，在评估结果展示页面中对应时间段内的评估结果。
图8为本申请实施例中的一种软件质量评估装置的结构示意图，如图8所示，本申请实施例提供的软件质量评估装置80主要包括：数据获取模块81、第一处理模块82和第二处理模块83。
其中，数据获取模块81，用于获取检测数据，其中，检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据；第一处理模块82，用于利用软件评估模型中的置信规则库对检测数据进行处理，得到第一评估值；第二处理模块83，用于利用软件评估模型中的数据分析层对第一评估值进行加权处理，得到待评估软件的质量评估结果。
在一个可能的实施方式中，装置还包括：配置模块，用于基于待评估软件的评估任务，配置软件评估模型中配置规则库对应的指标参数，以及数据分析层对应的指标参数；配置数据分析层对应的权重值，得到待评估软件对应的评估配置信息。
在一个可能的实施方式中，评估任务包括至少一个评估项目，评估项目包括至少一个评估功能，评估功能包括至少一个评估因素；数据分析层包括第一分析层、第二分析层和第三分析层；配置模块，还用于基于待评估软件的评估任务，配置第一分析层对应的指标参数；基于待评估软件的软件项目，配置第二分析层对应的指标参数；基于待评估软件的项目功能，配置第三分析层对应的指标参数；基于待评估软件的评估因素，配置置信规则库对应的指标参数。
在一个可能的实施方式中，数据分析层对应的权重值包括第二分析层对应的第一权重值以及第三分析层对应的第二权重值；待评估软件的质量评估结果包括第一分析层对应的目标评估值；第二处理模块83，还用于利用第三分析层对第一评估值以及第二权重加权进行处理，得到评估项目对应的第二评估值；利用第二分析层对评估项目对应的第二评估值以及第一权重值进行处理，得到第一分析层对应的目标评估值。
在一个可能的实施方式中，第一处理模块82，用于将检测数据用信度结构进行表示；将用信度结构表示的检测数据与预设规则中的前提条件进行匹配计算，得到规则匹配度；对规则匹配对进行归一化计算，得到激活程度；对激活程度进行聚合计算，得到评估功能对应的第一评估值。
在一个可能的实施方式中，配置模块，还用于将评估配置信息进行导出，得到第一评估配置文件；对第一评估配置文件中的配置信息进行修改，得到第二评估配置文件；将第二评估配置文件导入软件评估模型，得到修改后的评估配置信息，其中，修改后的评估配置信息用于对软件评估模型进行配置。
在一个可能的实施方式中，该装置还包括：显示模块，用于获取预设时间段内的历史评估结果；设置评估结果的显示类型；按照显示类型将历史评估结果和质量评估结果进行聚类显示。
本申请实施例提供的软件质量评估装置，可执行本申请方法实施例所提供的软件质量评估方法中所执行的步骤，具备执行步骤和有益效果此处不再赘述。
图9为本申请实施例中的一种软件质量评估设备的结构示意图。下面具体参考图9，其示出了适于用来实现本申请实施例中的软件质量评估设备900的结构示意图。本申请实施例中的软件质量评估设备900可以包括但不限于诸如超级计算机。图9示出的软件质量评估设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示，软件质量评估设备900可以包括处理装置（例如中央处理器、图形处理器等）901，其可以根据存储在只读存储器（ROM）902中的程序或者从存储装置908加载到随机访问存储器（RAM）903中的程序而执行各种适当的动作和处理以实现如本申请所述的实施例的软件质量评估方法。在RAM 903中，还存储有软件质量评估设备900操作所需的各种程序和数据。处理装置901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出（I/O）接口905也连接至总线904。
通常，以下装置可以连接至I/O接口905：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置906；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置907；包括例如磁带、硬盘等的存储装置908；以及通信装置909。通信装置909可以允许软件质量评估设备900与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图9示出了具有各种装置的软件质量评估设备900，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，从而实现如上所述的软件质量评估方法。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置909从网络上被下载和安装，或者从存储装置908被安装，或者从ROM 902被安装。在该计算机程序被处理装置901执行时，执行本申请实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本申请上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（HyperText TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
在本申请一个可能的实施方式中，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该终端设备执行时，使得该终端设备能够实现上述实施例中任一所述的软件质量评估方法。
在本申请一个可能的实施方式中，当上述一个或者多个程序被该终端设备执行时，该终端设备还可以执行上述实施例所述的其他步骤。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。
在本申请的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本申请的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种软件质量评估方法，其特征在于，包括：
获取检测数据，其中，所述检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据；
利用软件评估模型中的置信规则库对所述检测数据进行处理，得到第一评估值；
利用所述软件评估模型中的数据分析层对所述第一评估值进行加权处理，得到所述待评估软件的质量评估结果。
2.根据权利要求1所述的软件质量评估方法，其特征在于，所述获取检测数据之前，所述方法还包括：
基于所述待评估软件的评估任务，配置所述软件评估模型中的置信规则库对应的指标参数，以及所述数据分析层对应的指标参数；
配置所述数据分析层对应的权重值，得到所述待评估软件对应的评估配置信息。
3.根据权利要求2所述的软件质量评估方法，其特征在于，所述评估任务包括至少一个评估项目，所述评估项目包括至少一个评估功能，所述评估功能包括至少一个评估因素；
所述数据分析层包括第一分析层、第二分析层和第三分析层；
所述基于所述待评估软件的评估任务，配置所述软件评估模型中配置规则库对应的指标参数，以及所述数据分析层对应的指标参数，包括：
基于所述待评估软件的评估任务，配置所述第一分析层对应的指标参数；
基于所述待评估软件的软件项目，配置所述第二分析层对应的指标参数；
基于所述待评估软件的项目功能，配置所述第三分析层对应的指标参数；
基于所述待评估软件的评估因素，配置所述置信规则库对应的指标参数。
4.根据权利要求3所述的软件质量评估方法，其特征在于，所述数据分析层对应的权重值包括所述第二分析层对应的第一权重值以及所述第三分析层对应的第二权重值；所述待评估软件的质量评估结果包括所述第一分析层对应的目标评估值；
所述利用所述软件评估模型中的数据分析层对所述第一评估值进行加权处理，得到所述待评估软件的质量评估结果，包括：
利用所述第三分析层对所述第一评估值以及所述第二权重加权进行处理，得到所述评估项目对应的第二评估值；
利用所述第二分析层对所述评估项目对应的第二评估值以及所述第一权重值进行处理，得到所述第一分析层对应的目标评估值。
5.根据权利要求1所述的软件质量评估方法，其特征在于，所述利用软件评估模型中的置信规则库对所述检测数据进行处理，得到第一评估值，包括：
将所述检测数据用信度结构进行表示；
将用信度结构表示的检测数据与预设规则中的前提条件进行匹配计算，得到规则匹配度；
对所述规则匹配对进行归一化计算，得到激活程度；
对所述激活程度进行聚合计算，得到第一评估值。
6.根据权利要求2所述的软件质量评估方法，其特征在于，在所述配置所述数据分析层对应的权重值，得到所述待评估软件对应的评估配置信息之后，所述方法还包括：
将所述评估配置信息进行导出，得到第一评估配置文件；
对所述第一评估配置文件中的配置信息进行修改，得到第二评估配置文件；
将所述第二评估配置文件导入所述软件评估模型，得到修改后的评估配置信息，其中，所述修改后的评估配置信息用于对所述软件评估模型进行配置。
7.根据权利要求1所述的软件质量评估方法，其特征在于，在所述利用所述软件评估模型中的数据分析层对所述第一评估值进行加权处理，得到所述待评估软件的质量评估结果之后，所述方法还包括：
获取预设时间段内的历史评估结果；
设置评估结果的显示类型；
按照所述显示类型将所述历史评估结果和所述质量评估结果进行聚类显示。
8.一种软件质量评估装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取检测数据，其中，所述检测数据是指待评估软件处理得到的业务数据；
第一处理模块，用于利用软件评估模型中的置信规则库对所述检测数据进行处理，得到第一评估值；
第二处理模块，用于利用所述软件评估模型中的数据分析层对所述第一评估值进行加权处理，得到所述待评估软件的质量评估结果。
9.一种软件质量评估设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一项所述的软件质量评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的软件质量评估方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118569709A (zh) * | 2024-05-22 | 2024-08-30 | 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 | 定性指标评估方法、装置、设备和存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040024933A (ko) * | 2002-09-17 | 2004-03-24 | 바산네트워크(주) | 인터넷 홈-페이지 시험평가 방법 및 시스템 |
| CN102193861A (zh) * | 2011-03-15 | 2011-09-21 | 北京邮电大学 | 一种基于数据挖掘的软件可信性度量与评估方法 |
| CN102799822A (zh) * | 2012-07-11 | 2012-11-28 | 中国信息安全测评中心 | 基于网络环境软件运行安全性度量与评估方法 |
| CN107766254A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-03-06 | 长春长光精密仪器集团有限公司 | 一种基于层次分析的软件质量评估方法及系统 |
| CN107944702A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-04-20 | 绥化学院 | 一种网络安全层次分析评估方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110069380A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-07-30 | 浙江工业大学 | 一种基于微服务的Web分布式软件演化与监控方法 |
| CN112418682A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-02-26 | 中国人民解放军火箭军工程大学 | 一种融合多源信息的安全性评估方法 |
| CN114090463A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-02-25 | 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 | 基于自然语言处理技术的可定制软件测试分析评价系统 |
| CN116305137A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-06-23 | 四川大学 | 一种面向开源项目的安全性自动化评估方法及装置 |
-
2023
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20040024933A (ko) * | 2002-09-17 | 2004-03-24 | 바산네트워크(주) | 인터넷 홈-페이지 시험평가 방법 및 시스템 |
| CN102193861A (zh) * | 2011-03-15 | 2011-09-21 | 北京邮电大学 | 一种基于数据挖掘的软件可信性度量与评估方法 |
| CN102799822A (zh) * | 2012-07-11 | 2012-11-28 | 中国信息安全测评中心 | 基于网络环境软件运行安全性度量与评估方法 |
| CN107766254A (zh) * | 2017-11-13 | 2018-03-06 | 长春长光精密仪器集团有限公司 | 一种基于层次分析的软件质量评估方法及系统 |
| CN107944702A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-04-20 | 绥化学院 | 一种网络安全层次分析评估方法、装置及计算机可读存储介质 |
| CN110069380A (zh) * | 2019-03-20 | 2019-07-30 | 浙江工业大学 | 一种基于微服务的Web分布式软件演化与监控方法 |
| CN112418682A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-02-26 | 中国人民解放军火箭军工程大学 | 一种融合多源信息的安全性评估方法 |
| CN114090463A (zh) * | 2022-01-20 | 2022-02-25 | 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 | 基于自然语言处理技术的可定制软件测试分析评价系统 |
| CN116305137A (zh) * | 2023-01-12 | 2023-06-23 | 四川大学 | 一种面向开源项目的安全性自动化评估方法及装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118569709A (zh) * | 2024-05-22 | 2024-08-30 | 航天中认软件测评科技（北京）有限责任公司 | 定性指标评估方法、装置、设备和存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
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