機械学習に基づくデータ駆動型ソフトウェア信頼性評価手法の開発

基于机器学习的数据驱动软件可靠性评估方法开发

• 批准号: 22K14440
• 负责人: 南野 友香
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Tottori University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K14440/
• 关键词: ソフトウェア信頼度成長モデル; 変化点検出; Change Finder; ソフトウェア信頼性

ソフトウェアの品質/信頼性を評価するためには，テスト工程でのフォールト（いわゆるバグ）発見事象を数理モデル化したソフトウェア信頼度成長モデルの利用が有効である．従前のソフトウェア信頼度成長モデルは，テスト工程における環境が一定であり，ソフトウェア信頼度成長過程の傾向に変化がないことを前提としている．しかし，実際は，納期とテストの進捗状況に合わせたテスト要員数の増減や，テスト内容の変更などが行われる．このようなテスト環境の変化は，フォールト発見数データに変化点（チェンジポイント）を発生させ，ソフトウェア信頼度成長モデルに基づく信頼性評価の精度に影響を与えるといわれている．これまでに変化点を考慮したモデルが多く提案されたものの，開発管理者が意図的に発生させたテスト環境の変化を取り扱うことが多く，観測データの統計的変化については，その検出手法を含め，研究蓄積が少ない．そこで本研究では，機械学習の変化点検出エンジンであるChange Finderを用いて，フォールト発見数データから変化点を検出した．Change Finder は時系列データから外れ値と変化点を区別したうえで，データの傾向が急激に変化する時刻を検知する異常検知手法の１つである．本研究では，テスト環境の変化点が既知のフォールト発見数データを適用した．Change Finderにより，既知であるテスト環境の変化点が検出された場合は，テスト環境の変化がフォールト発見数データに統計的変化を与えたものと判断する．それ以外の変化点が検出された場合は，何らかの要因によりフォールト発見数データに統計的変化が生じたものと判断する．このような仮定の下，検出結果を変化点モデルに適用し，テスト環境の変化を考慮した場合と適合性比較を行うことで，Change Finderの有効性を確認した．

The quality/reliability of software is evaluated. The software is engineered to meet the requirements of the quality/reliability evaluation. Before the development of the software, the reliability of the growth of the software, the engineering environment, the tendency of the reliability of the growth of the software, the premise of the development of the software. In the meantime, the progress of the project is expected to increase, the number of key personnel is expected to decrease, and the content of the project is expected to change. The change of environment of this kind of information will affect the accuracy of basic information evaluation. This is the first time that the government has taken into account the changes in the development environment, the development manager has taken into account the changes in the development environment, the development manager has taken into account, the development manager has taken into account the development environment, the development In this study, the Change point of mechanical learning is detected, and the number of change points is detected.Change Finder is used to distinguish the change point of time series, and the tendency of change is detected. In this study, the change point of the state environment is applicable to the known data.Change Finder is used to detect the change point of the state environment. Change Finder is used to determine the change point of the state environment. All other changes in the point of detection are caused by the occurrence of statistical changes in the number of detection points. Change Finder results change points change locations change locations

项目成果

ソフトウェア信頼性評価のための異常検知手法に基づくフォールト発見数データの変化点検出

基于软件可靠性评估异常检测方法的故障发现计数数据变化点检测

• 发表时间: 2023
• 作者: Nitta Yoshifuru;Ichikawa Yasuhisa;Niki Yoichi;Masuda Akiko;Hirata Koichi;檀上 心，南野友香，桑野将司，森山 卓，井上真二
• 通讯作者: 檀上 心，南野友香，桑野将司，森山 卓，井上真二