项目名称: 支持软件可信演化的故障定位研究

项目编号: No.61462092

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 王炜

作者单位: 云南大学

项目金额: 44万元

中文摘要: 软件故障定位指根据故障征兆寻找导致失效原因的过程。该过程是软件成功实施可信演化的前提条件之一。针对当前支持软件可信演化的故障定位研究中存在的不足,提出了一种基于故障模型的故障定位方法。研究内容包含4部分:1)采用故障注入方法实现故障数据采集,重点考察故障数据模型、故障状态可信性度量和故障数据降噪问题,为建立故障模型奠定基础;2)建立故障模型为后续故障定位提供比对基础,着重关注故障类型数量的动态调整和模型分类能力验证问题;3)将故障模型与故障征兆进行对比实现定位。重点关注利用伴随时间窗口和故障之间的相关性提高故障定位的准确率以及建立故障定位结果反馈机制实现故障模型增量式更新,确保对故障征兆具有持续的准确分类能力;4)设计完整的实验,检验本项目提出方法的正确性,识别影响效率的关键因素及其作用机制。研究成果对有针对性地执行可信演化活动具有决策支持作用,有助于降低软件可信演化的成本和时间开销。

中文关键词: 可信演化;可信属性;故障模型;故障定位

英文摘要: Software fault location refers to the process of looking for the reasons leading to the failure of system according to the fault symptoms which is one of the prerequisites for implementing trustworthy evolution successfully. This project proposes an fault model based fault location method aiming at the shortage of current research. The research includes four parts: 1) Implements fault data collection with the method of fault injection which focuses on the fault data model, trustworty attributes evaluation and fault data noise reduction. The research results are the foundation for the construction of fault model. 2) Establishes fault model providing the basis for subsequent comparison. This process focus on the fault type numbers dynamic adjustment capability and the verification of model classification capability. 3) Achieves fault location by comparing fault model with failure symptoms which focus on the using accompany time window and association between faults to improve the accuracy of fault location and builds fault location results feedback mechanism to realise fault model incremental updating in order to ensure continued classification accuracy to the fault data. 4 ) Examines the correctness of the method proposed in this project and recognize the key factors and mechanism influencing the efficiency through the well designed experiment. The research result provides decision support to the targeted trustworthy evolving activities and it is also helpful to reduce the cost and time.

英文关键词: Trustworthy Evolution;Trustworthy Attributes;Fault Model;Fault Location

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

空天地一体化通信系统白皮书
专知会员服务
163+阅读 · 2022年2月26日
面向大数据处理框架的JVM优化技术综述
专知会员服务
16+阅读 · 2021年11月27日
专知会员服务
99+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年2月26日
专知会员服务
63+阅读 · 2021年1月25日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
肖新光建议:加速推进软件安全工程相关工作
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年3月7日
周鸿祎建议:加强对开源软件的代码审查
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年3月4日
解读:《金融数据安全 数据安全评估规范》
THU数据派
6+阅读 · 2022年1月18日
面向大数据处理框架的JVM优化技术综述
专知
0+阅读 · 2021年11月27日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2019年7月1日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
大数据分析研究组开源Easy Machine Learning系统
中国科学院网络数据重点实验室
14+阅读 · 2017年6月13日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Chinese Idiom Paraphrasing
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
26+阅读 · 2021年5月17日
Arxiv
108+阅读 · 2020年2月5日
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
Arxiv
43+阅读 · 2020年1月15日
小贴士
相关VIP内容
空天地一体化通信系统白皮书
专知会员服务
163+阅读 · 2022年2月26日
面向大数据处理框架的JVM优化技术综述
专知会员服务
16+阅读 · 2021年11月27日
专知会员服务
99+阅读 · 2021年8月23日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年5月16日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年2月26日
专知会员服务
63+阅读 · 2021年1月25日
专知会员服务
28+阅读 · 2020年12月21日
相关资讯
肖新光建议:加速推进软件安全工程相关工作
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年3月7日
周鸿祎建议:加强对开源软件的代码审查
CCF计算机安全专委会
0+阅读 · 2022年3月4日
解读:《金融数据安全 数据安全评估规范》
THU数据派
6+阅读 · 2022年1月18日
面向大数据处理框架的JVM优化技术综述
专知
0+阅读 · 2021年11月27日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2019年7月1日
【大数据】海量数据分析能力形成和大数据关键技术
产业智能官
17+阅读 · 2018年10月29日
大数据分析研究组开源Easy Machine Learning系统
中国科学院网络数据重点实验室
14+阅读 · 2017年6月13日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
微信扫码咨询专知VIP会员