đảm bảo chất lượng phần mềm và kiểm thử chương 5 độ do tin cậy ,chất lượng ,an toàn

HCI ̇ Các linh tinh khác MIS e3... Các ph ng pháp phân tích an toàn... Các ph ng pháp phân tích an toàn t... Các ph ng pháp phân tích an toànt.

§¹i häc Quèc gia Hμ néi - §¹i häc c«ng nghÖ

Các đ i l ng đo đ c đ tính DSQI :

̇ S1 = t ng s các môđun trong ki n trúc ch ng trình

̇ S2 = s môđun có ch c n ng ph thu c d liêu vào:

• d li u vào t ngu n

• d li u vào do th t c ngoài môđun sinh ra

a3 Các đ i l ng đ c tr ng thành ph n

s = 3

̈ Các đ i l ng dùng đ tính DSQI (ti p):

̇ S3 = s các môđun ch c n ng ph thu c vào x lý

tr c đó

̇ S4 = s các môđun v i l i vào và l i ra duy nh t (x

lý ngo i l không đ c xem là l i ra b i)

a3 Các đ c tr ng c u trúc thành ph n (t)

̈ Mô t các đ i l ng:

̇ S3 = s các mô đun ph thu c vào x lý tr c đó

̇ S4 = s các mô đun v i l i vào và l i ra duy nh t.

x lý x lý

x lý

a3 Các đ c tr ng c u trúc thành ph n(t)

̈ Các giá tr đ c dùng đ tính DSQI(ti p):

̇ S5 = t ng s các kho n m c d li u (các đ i t ng

d li u, các file và t t c các thu c tính xác đ nh chúng)

̈ Nh ng giá tr trung gian c n tính:

̈ Công th c tính ch s SQ c a thi t k :

DSQI = Swi.Di , Swi =1

̇ C n ghi l i DSQI c a các thi t k thành công tr c đây, tính trung bình c a chúng

̇ N u DSQI l n này xa giá tr trung bình đó thì c n ti p

a6 Công th c tính DSQI

i= 1

6

i= 1 6

̈ Lý thuy t c a Halstead dùng các ch s c b n

sau đ đo kh i l ng ch ng trình- mã ngu n

̇ n1 là s các toán t (operator) khác nhau có m t

̈ Lý thuy t c a Halstead đo các đ đo c b n:

̇ dài ch ng trình N = N1.log2 n1 + N2.log2 n2

Halsstead cho r ng m i ngôn ng có m t m c ngôn ng

Nó xác đ nh quy mô trung bình c a 1 đ n v ch ng

trình S này ch ph thu c vào chính ngôn ng l p trình

Có ng i cho r ng nó ph thu c c vào ng i l p trình

n a Th c nghi m đo đ c nh sau:

Tính đ c kh i

l ng ch ng trình d a trên đánh giá s đ n

v ch ng trình

̈ McCabe xác đ nh s đ p c a

ch ng trình (mã ngu n) d a trên đ ph c t p

chu trình trong đ th ch ng trình c a m t

môđun

̇ S chu trình có chu trình l ng nhau (=3)

̇ S chu trinh nhi u nh t trong m t chu trình (=5)

̈ Ng i ta c ng dùng các mi n ph ng

c a đ th ph ng đ bi u di n đ th

ch ng trình

c S đo đ ph c t p c a McCabe

̈ Ch s tr ng thành ph n m m: SMI (Software Mutirity

Index) (IEEE Standard 982.1-1988): cho bi t tính n đ nh

̈ Các tham s s d ng đ tính SMI:

̇ T = s các môđun phát hành l n này

̇ Fc = s các môđun có thay đ i trong l n này

̇ Fa = s các môđun đ c thêm vào trong l n này

̇ Fd = s các môđun c a l n phát hành tr c b b đi

trong l n này

d1 Các đ i l ng tham gia SMI

MT

̈ B ng cách th ng kê d li u khi m khuy t ph n m m

Các nguyên nhân nhân

Cô l p 20%

nguyên nhân

Lo i b 20% nguyên nhân

Cô l p->80% l i

20%Nguyên nhân

xxxxxxx sssssss sssnnn ffffffvnvvvv kkkk mmmvvvv

iipiuu

bbthhjkkk

Nguyên lý Pareto

̈ Các nguyên nhân gây ra khi m khuy t có th là:

̇ c t không đ y đ ho c sai sót (IES).

̇ Hi u nh m khi giao ti p v i khách hàng (MCC).

̇ L ch h ng d đ nh khi đ c t (IDS).

̇ Vi ph m các chu n l p trình (VPS).

̇ Sai trong bi u di n d li u (EDR).

̇ Không phù h p c a giao di n mô đun (IMI).

̇ Sai trong logic thi t k (EDL).

e3 Các nguyên nhân c a khi m khuy t

̈ Các nguyên nhân gây ra khi m khuy t có th là:

̇ Th nghi m sai ho c không đ y đ (IET)

̇ Tài li u vi t không đ y đ ho c không chính xác (IID)

̇ Sai khi d ch thi t k sang ngôn ng l p trình (PLT)

̇ Giao di n ng i máy m h ho c không phù h p

(HCI)

̇ Các linh tinh khác (MIS)

e3 Các nguyên nhân c a khi m khuy t (t)

̈ Tính ch s khi m khuy t cho m i b c chính

̈ V i m i b c chính trong phát tri n ph n m m

c n tính ch s pha PIi:

Pli = w1.(Si/Di) + w2.(Mi/Di) + w3.(Ti/Di)

Trong đó w1, w2, w3 là tr ng s t ng ng v i các khi m

khuy t nghiêm tr ng, v a ph i và nh Tr ng s này

c l ng m c thi t h i mà loa đó mang l ie5 Ch s khi m khuy t m i b c

̈ Ch s khi m khuy t t ng h p tính nh sau:

DI = ( 1 PI1 + 2 PI2 + 3 PI3 + + i PIi)/PS

Trong đó PS là kích c c a s n ph m (là LOC = s dòng

mã, ho c s tuyên b thi t k , ho c s trang tài li u)

tu theo t ng b c Theo công th c: h s khi m khuy t càng v b c sau

càng l n T i sao?

e6 Ch s khuy m khuy t t ng th

̈ T cu i th p k 70 Dijkstra và nhi u ng i khác đã

nghiên c u v tính đúng đ n c a ch ng trình (cho l p trình có c u trúc) là xét h ph ng trình đ quy

̈ IBM nghiên c u và s d ng thành công ngôn ng Z đ

̈ Ki m ch ng ch ng trình m t cách hình th c (ch ng

minh tính đúng đ n) + b o đ m ch t l ng ph n m m

th ng kê = quá trình phòng s ch (CLEANROOM )

̈ Ph ng châm c a k thu t này là: phòng khi m khuy t

h n tr khi m khuy t

̈ C s lý lu n r ng: Nên dành nhi u th i gian cho ki m

ch ng ch ng trình toán h c h n là cho g l i.

g Quá trình phòng s ch – CLEAROOM

̈ Dùng quá trình này thì s khi m khy t trong m i KLOC

¸ tin c y ph n m m đ c đ nh ngh a theo thu t ng

th ng kê là “ xác su t thao tác không th t b i c a ch ng trình máy tính trong m t môi tr ng đ c bi t v i m t th i gian đã xác đ nh ”

¸ tin c y c a các h th ng d a trên máy tính

là “

p” (MTBF) mà:

MTBF = MTTF + MTTR

Trong đó:

MTTF: th i gian ho t đ ng liên t c trung bình

MTTR: th i gian s a xong l i trung bình

b tin c y

̈ MTBF là h u ích h n nhi u so v i t s “s khi m khuy t

/ KLOC”: vì ng i dùng cu i ch quan tâm t i th t b i h

g p, không quan tâm t i đ m l i.

̈ tin c y là đ c tr ng c a toàn h th ng C n xây

d ng mô hình d đoán đ tin c y.

̈ Có hai lo i mô hình đ tin c y ph n m m:

̇ Mô hình tiên đoán đ tin c y nh là m t hàm c a th i gian l ch.

̇ Mô hình tiên đoán đ tin c y nh là m t hàm c a th i gian x lý đã trôi qua (th i gian v n hành c a CPU)

Musa cho r ng lo i hai t t h n.

d Các mô hình đ tin c y

̈ Các mô hình đ tin c y d a trên các gi thi t :

̇ Th i gian g l i gi a các xu t hi n sai có phân ph i

m v i nh p đ xu t hi n sai , nh p đ này t l thu n

̈ M t l p khác các mô hình đ tin c y ph n m m d a vào

các đ c tr ng n i t i c a 1 ch ng trình và tính toán s

d đoán các sai t n t i trong ph n m m

̈ Các mô hình này d a trên các quan h đ nh l ng nh

m t hàm c a đ đo tính ph c t p , chúng liên k t thi t k

đ c ch ng ho c các thu c tính h ng mã c a ch ng trình v i “ m t c l ng s kh i phát các l i đ c tin

r ng có trong ch ng trình đã cho ”.

d2 Các mô hình đ tin c y khác

̈ Các mô hình gieo h t dùng nh m t ch báo c a đ

̈ Có các mô hình ng u nhiên ph c t p h n cho đ

tin c y ph n m m Iannino đã đ a ra m t t p h p các tiêu chu n đ so sánh và đánh giá chúng:

̇ hi u l c tiên đoán: kh n ng mô hình tiên đoán

đ c tình tr ng th t b i trong t ng lai d a trên các

d li u thu th p đ c t các pha ki m th và v n hành.

̇ N ng l c: kh n ng mô hình sinh ra d li u s n sàng

ng d ng đ c cho các c g ng phát tri n ph n m m công nghi p th c d ng.

d4 Mô hình đ tin c y ng u nhiên

̈ Tiêu chu n c a Iannino:

̈ Nhi u l nh v c s d ng ph n m m (đi u khi n lò ph n

ng h t nhân, d n đ ng máy bay, h th ng v khí, quá trình công nghi p ph m vi r ng ) đòi h i s an toàn cao

a Khái ni m an toàn ph n m m (t)

̈ có hi u qu , c n ph i phân tích ph n m m trong

ng c nh c a toàn h th ng

̈ Có th dùng các k thu t phân tích nh “phân tích cây

l i”, logic th i gian th c, mô hình l i PETRY

̈ Phân tích cây l i: d ng lên m t mô hình đ th c a các

t h p tu n t và song song các s ki n d n đ n m t

s ki n m o hi m ho c m t tr ng thái h th ng m o

hi m

̈ Dùng m t cây l i phát tri n t t có th quan sát đ c

h u qu c a m t dãy các th t b i liên k t v i nhau, xu t

hi n trong các thành ph n khác nhau c a h th ng

b Các ph ng pháp phân tích an toàn

̈ Dùng Logic th i gian th c xây d ng mô hình h

th ng b ng cách đ c t các s ki n và các hành đ ng

t ng ng Mô hình s ki n – hành đ ng có th đ c phân tích b ng cách dùng các toán t logic đ th

nghi m các quy t đoán an toàn đ i v i các thành ph n

c a h th ng và đ nh th i gian cho chúng

̈ Mô hình l i PETRY có th dùng đ xác đ nh xem l i

nào là nghiêm tr ng nh t

b Các ph ng pháp phân tích an toàn (t)

̈ Sau khi minh đ nh và phân tích các hi m h a, đ c t

mong mu n và các đáp ng c a h th ng Nh v y vai trò c a ph n m m trong vi c qu n lý các s ki n không mong mu n là đã đ c ch rõ

b i; Tìm các g i pháp có th ng n ng a các kh n ng

b Các ph ng pháp phân tích an toàn(t)

̈ Tâm lý: nhi u nhà qu n lý và th c hành không mu n

thi t l p các ch c n ng b o đ m ch t l ng ph n m m do:

̈ m c cao nh t có nhóm SQA chuyên môn hoá v i trách

nhi m thi t l p các chu n và các th t c đ đ t đ c

ch t l ng ph n m m và có trách nhi m b o đ m các

chu n và th t c đó đ c tuân th

a Kh o sát nhu c u SQA

̈ M t khi ba câu h i trên đã đ c tr l i thì m c đ

m nh hay y u đã đ c minh đ nh

̈ N u có nhu c u SQA thì c n ph i ti n hành đánh giá

c n th n b ng quy t c b phi u

a Kh o sát nhu c u SQA (t)

̈ SQA có nh ng l i ích sau đây:

̈ Tri n khai SQA có nh ng v n đ sau đây:

̇ Khó thi t l p trong m t t ch c nh : vì thi u ngu n

l c đ th c hi n các ho t đ ng c n thi t mà hi n ch a có

̇ C n s thay đ i có tính v n hoá : nên ch ng bao gi

d dàng th c hi n

̇ T n không ít công s c và ti n c a

c V n đ c a SQA

̈ Nguyên t c Chi phí : m c c b n SQA đ c xem

là hi u qu v chi phí n u

C3 > C1 + C2

đây:

̇ C3 là chi phí t các sai do không có SQA

̇ C1 là chi phí cho SQA c a ch ng trình

̇ C2 là chi phí do các sai không tìm th y khi ch ng

d Nguyên t c tri n khai SQA

̈ Theo ANSI/IEEE STANDARDS 30-1984 và