安全关键软件可靠性验证测试方法研究

随着计算机技术的日新月异和相对成熟 ,各种各样高度复杂的软硬件系统内嵌于大量的安全关键系统 (Safety-Critical System) 中 ,日益发挥着不可替代的作用。安全关键系统之所以称之为安全关键系统是因为系统一旦失效 ,将导致生命财产的重大损失或者对周围环境造成严重破坏。如各种各样的航空航天器、飞行控制系统、核反应堆监控系统、危重病人监护系统等 ,都是安全关键系统 ;而安全关键软件 (Safety-Critical Software)是作为安全关键系统的构成部分,它一旦失效,将直接或者间接地导致系统处于危险状态。所以,高可靠性 ( Reliability) 与高防危性 ( Safety) 是对这类系统和软件的基本要求。
随着系统工程的规模和复杂性急剧提高 ,需要更多更庞杂的软硬件系统去实现更复杂的功能。但是,计算机软硬件技术的发展是极不平衡的,与硬件性能和可靠性飞速发展相对比 ,软件技术相对滞后,软件的可靠性已成为系统可靠性进一步提高的瓶颈。现实生活中的很多事故都是由软件失效造成的。如,亚利安娜5号火箭发射失败 、Therac-25放射性治疗仪事故等 ,就是血的教训。因而 ,开发人员在安全关键系统开发前,不但规定了明确的系统可靠性验收指标 ,还规定了严格的软件可靠性验收指标;并在开发过程中采用一系列的软件可靠性管理、设计与测试技术,以保障和提高软件的可靠性;在最后的产品验收阶段 ,需要通过严格的测评方法来验证软件是否达到了规定的可靠性指标。如何精确、客观、高可信地验证安全关键软件是否达到了可靠性指标是学术界和工业界一直努力试图解决的问题。
从上个世纪 70 年代 ,国内外就已经开始着手于非安全关键软件的可靠性测评研究,并取得了丰富的研究成果。但是,这些基于失效数据进行可靠性建模或者错误播种法进行可靠性测评的方法都难以满足现代安全关键软件可靠性测评的精度和可信性要求。面对这种现状 ,一些学者开始有针对性地对安全关键软件的可靠性测试展开探讨,如 David、Howden、Parnas等人提出了基于经典统计假设理论的测试方法,为安全关键软件的可靠性测评奠定了取样理论基础;而Littlewood、Miller等人则从另一方面提出了基于Bayesian 统计理论的测试方法。