软件缺陷度量与分析技术研究

软件测试Bug之“缺陷分析“篇提到Bug，软件缺陷，除了记录一个问题出现的现象和原因以外，对于一个或者多个Bug的分析也非常重要，本文讲述了Bug分析的目的，介绍了IBM的ODC缺陷分析法，已提供给需要进行缺陷分析的测试小伙伴们参考。

Bug记录平台介绍Bug记录平台，用比较文绉绉的话说是软件缺陷跟踪系统（DefectTrackingSystem，DTS）是软件测试管理系统的核心部分。

这里拿华为的缺陷管理系统来举例，网易以及其他互联网公司大部分会使用比较轻量级的开源平台比如Jira平台等。

共同之处是对软件缺陷处理过程有一些最基本的要求，大概包括以下几个方面：1）整个处理过程应该是闭合的，即确保每一个被发现的问题在过程中都能得到解决，在整个过程中追踪缺陷的状态，问题记录在整个周期内都得到维护简单来说可以理解为Bug的状态流转，例如创建、进行中、已解决、关闭等2）每一个被发现的软件缺陷都应该按类别和优先级进行分类3）对软件缺陷的改正应该进行验证，以确保问题确实被解决、不利的影响已经被消除，并且解决该问题所引起的变化不会带来新的问题软件项目团队的全体成员就以软件缺陷跟踪系统（DTS）为工作的参照物，形成良好的工作流程和运行机制，构建如下所示的软件测试管理体系：1）测试人员向缺陷跟踪系统报告新bug，在新版本上执行回归测试验证bug 是否正确修改2）开发人员每天浏览属于自己需要修改的bug，修正bug后及时更新bug 的状态3）项目经理及部门经理根据缺陷跟踪系统的bug分布信息，跟踪和控制软件开发过程4）技术支持人员根据缺陷跟踪系统的bug状况，估计软件的发布期限BUG生命周期全流程：测试人员提交BUG->开发人员处理->测试回归->关闭问题单提交必填属性有：Bug主题、描述、重要性、测试类型、是否线上bug、影响的版本、经办人、回归人等Bug分析目的一、对测试执行过程进行度量和评估，给出版本质量评估及开发测试改进建议。

软件研发与应用SOFTWARE DEVELOPMENT&APPLICATION试谈软件缺陷预测在软件开发过程中的研究宋锦华（鹤壁职业技术学院，河南鹤壁458000）摘要：软件缺陷预测是对软件质量进行控制和预测，从而提高软件测试效率、保证软件高质量的一个重要方法。

近年来，随着软件的发展、规模的扩大以及复杂度的不断提高，尽早地挖掘出软件缺陷，从哪些方面进行数据挖掘，怎样设计出与缺陷相关的度量元，采用什么方法构建缺陷预测模型，已然成为了软件工程中一个重要的研究课题。

关键词：缺陷预测；度量元；数据挖掘；缺陷预测模型1软件缺陷预测1.1概述软件缺陷预测是一种在软件工程开发早期对软件质量进行控制和预测的方法。

其主要使用机器学习的理论方法，设计出与缺陷相关的内在度量元，然后构建软件质量预测模型。

而软件缺陷预测则是通过构建出的缺陷模型，来对软件中潜在的缺陷进行预测和预警。

软件缺陷预测不仅有效地提高软件的质量，而且能更好地满足用户的需求，降低软件开发的成本，对软件开发具有重要意义。

1.2软件缺陷模式软件缺陷模式是软件缺陷预测的基础。

软件开发者为了避免同类的问题出现，会采用很多种软件缺陷的检测方法，但是这些方法在软件开发的各个过程中应用有所不同，因此无法形成一个统一的评判标准来度量。

因此，在这个基础上将缺陷数据进行收集，然后对缺陷模式进行分类，抽取归纳出相应的缺陷模式。

首先。

具体的软件缺陷模式可以通过这样的步骤来获取：将国内外项目的实践经验以及软件开发和软件测试的缺陷数据进行收集，然后依据领域专家经验来提取信息以完备缺陷数据，最后抽象出软件缺陷模式。

2软件开发过程度量元软件开发人员运用相关的技术，想要挖掘出有缺陷的模块，就首先要找到与缺陷相关的一些属性，例如通过缺陷外在表现显现出的一些属性。

这些属性就是软件度量数据即度量元。

通常每个度量都与软件项目的一些功能属性相关，比如模块的耦合性、内聚性等。

开发人员大多关注软件的静态度量元，比如圈复杂度、代码行数等软件静态信息。

基于软件测试的缺陷分析及度量方法摘要：随着用户需求的不断增加，许多软件产品被开发出来。

为了满足用户的需求，在源代码中添加了许多新的接口和类。

然而，软件维护和代码重构的任务非常复杂。

因此，在源代码中找到缺陷并纠正这些缺陷是很重要的。

挑战在于开发工具和技术来自动提取错误信息。

最近，计算机科学家致力于使用静态分析技术从源代码中发现缺陷。

静态分析，也称为静态代码分析，是一种通过检查代码而不执行程序来完成计算机程序调试的方法。

通常，静态分析用于检查源代码文件是否存在问题和不一致。

关键词：软件缺陷数据；软件测试；缺陷分类；分析方法引言目前，软件测试是一种检验软件产品或阶段性工作成果的手段，通过它可以验证软件是否符合事先的需求定义、设计要求以及代码规范等。

不管测试的定义如何，它都只能证明软件存在缺陷，不能证明软件不存在缺陷。

测试与质量密不可分，我国的软件质量标准体系以GB/T25000系列为主，根据现代系统论的思想，结合国际标准相关经验和国内实践情况，将标准体系分为测试过程管理、测试技术、测试工具以及测试文档4个方面。

软件测试人员需要结合软件的具体特点选择测试方法和类型，选择的结果应该在软件测试计划中予以明确，并通过测评项目组评审认可。

1软件测试技术概述软件测试是指通过人工或自动的方式对软件系统进行运行或检测，根据所得的数据来判断并验证其是否满足相关的标准，同时对其偏差进行评价，并进行改进的过程。

软件测试的概念包含了以下几点核心内涵：第一，软件测试的方式包含人工测试和自动化测试；第二，软件测试的主要内容就是通过测试数据来验证产品是否满足设计指标或用户需求；第三，软件测试的最终目标是要发现软件缺陷，并对其进行完善，提高软件质量。

可见，软件测试是防止软件缺陷流入使用环节的重要手段，在软件工程中发挥着极为关键的作用。

2软件测试的缺陷分析及度量方法2.1缺陷检测方法缺陷检测的改良可以通过更精准的对缺陷进行分类，并且依据用户反馈进行调整改良。

软件缺陷预测方法与模型评估1. 软件缺陷预测方法软件缺陷预测是指在软件开发过程中，通过分析和评估软件系统的特征和历史数据，预测软件中潜在的缺陷和错误。

这样的预测可以帮助开发人员在软件发布之前发现和修复缺陷，提高软件的质量和可靠性。

现代软件缺陷预测方法可以分为两种主要类型：静态预测方法和动态预测方法。

静态预测方法通常使用软件特征相关的静态度量，如代码复杂性、代码规模和代码复杂度等。

这些度量指标可以从软件开发文档或源代码中收集，并通过统计分析来预测软件缺陷。

动态预测方法则利用软件运行时的动态度量来预测软件缺陷，例如，运行时错误、异常和崩溃等。

这些数据通常通过监控软件的运行状态和收集运行时日志来获得。

然后，可以使用机器学习和数据挖掘技术对这些动态度量进行建模和预测。

除了上述两种主要类型的预测方法，还有一些其他的软件缺陷预测方法，如基于统计模型的方法、基于专家知识的方法和基于规则的方法等。

2. 模型评估模型评估是指对软件缺陷预测模型进行评估和验证，以确定模型的准确性和可靠性。

在模型评估过程中，通常需要使用一些评估指标来衡量模型的性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1 值等。

准确率是指模型正确预测的缺陷数与总样本数之比。

召回率是指模型能够正确预测出的缺陷数与实际存在的缺陷数之比。

F1 值则综合考虑了准确率和召回率，是一个综合评价模型性能的指标。

此外，还可以使用 ROC 曲线和 AUC 值来评估模型的性能。

ROC曲线是以真阳性率（TPR）为纵轴，假阳性率（FPR）为横轴，并通过改变分类模型的阈值来绘制的曲线。

AUC 值则是ROC 曲线下的面积，用于度量分类模型的性能，取值范围为 0.5 到 1，数值越高表示模型的性能越好。

在进行模型评估时，还需要使用一些统计方法来评估模型的置信区间和显著性。

例如，可以使用交叉验证、自助法（bootstrapping）和置换检验等方法来评估模型的统计显著性。

最后，在进行模型评估之前，还需要对数据进行预处理和特征选择。

软件缺陷预测模型和方法的研究在软件开发过程中，缺陷是无法避免的问题。

缺陷会影响软件的质量和可靠性，进而导致用户的不满和损失。

因此，软件缺陷预测成为了一项重要的研究领域。

本文将探讨软件缺陷预测模型和方法的研究进展，并介绍其中几个经典的模型和方法。

软件缺陷预测是指通过收集软件开发过程中的历史数据和特征，使用合适的模型和方法来预测软件中潜在的缺陷。

这样的预测可以帮助开发团队在软件发布之前发现和修复潜在的问题，从而提高软件的质量和可靠性。

一种常用的软件缺陷预测方法是基于机器学习的方法。

机器学习是一种通过训练数据来构建预测模型的技术。

在软件缺陷预测中，可以使用机器学习算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、决策树（Decision Tree）和随机森林（Random Forest）等，来构建预测模型。

这些算法可以从历史数据中学习出一个模型，然后用于对新的软件进行缺陷预测。

另一个常用的软件缺陷预测方法是基于软件度量的方法。

软件度量是指通过对软件的特征进行量化和分析，以便评估软件质量和预测软件的性能指标。

在缺陷预测中，可以使用各种软件度量指标，如代码复杂度、代码规模、代码的静态分析结果等来构建预测模型。

通过分析这些度量指标的变化和缺陷的关联性，可以建立起一个预测模型来预测软件的缺陷。

此外，还有一些其他的软件缺陷预测方法也得到了广泛的研究和应用。

例如，基于数据挖掘的方法可以通过分析软件开发过程中的大量数据，挖掘出潜在的缺陷模式和规律。

基于统计学的方法可以利用统计分析的技术来建立预测模型，并对软件的缺陷进行统计分析和预测。

这些方法都在一定程度上提高了软件缺陷预测的准确性和效果。

然而，软件缺陷预测仍然面临着一些挑战。

首先，软件开发过程中的数据通常是多变的、不完整的和噪声较大的。

这给预测模型的构建和训练带来了一定的困难。

其次，软件的特征和缺陷之间的关联性很复杂，很难建立一个准确的预测模型。

软件工程中的代码质量评估与缺陷预测研究代码质量评估与缺陷预测是软件工程中非常重要的任务，它们对于保证软件质量、提高开发效率以及降低维护成本都起着至关重要的作用。

本文将介绍软件工程中代码质量评估与缺陷预测的研究内容与方法，并探讨其在实际开发中的应用。

首先，我们来介绍代码质量评估这一概念。

代码质量是指软件代码的可读性、可维护性以及运行效率等方面的特征。

代码质量评估目的在于发现潜在的代码问题和缺陷，并采取相应的措施进行改进。

常见的代码质量评估方法包括静态代码分析、代码审查和软件度量等。

静态代码分析通过分析源代码，检测出潜在的问题和缺陷，其优点在于可以及早发现问题并进行修复，但其局限性在于无法检测到动态行为中的问题。

代码审查则是通过人工检查源代码，发现潜在问题，并进行评估和改进。

软件度量是通过对代码的各类度量标准进行评估，从而得到代码质量的评估结果。

这些方法结合使用可以全面评估代码质量并提高软件开发效率。

接下来，我们来看看代码质量评估在实际开发中的应用。

提高代码质量可以减少代码缺陷的数量，提高软件的稳定性和可维护性。

通过定期对代码进行质量评估，可以及早发现和修复问题，减少软件维护成本。

同时，评估结果还可以提供给开发团队，作为改进代码质量的参考。

对于大型软件项目来说，代码质量评估更是至关重要，可以帮助开发团队提前发现风险并解决潜在问题，保证项目的顺利进行。

在敏捷开发过程中，代码质量评估可以帮助团队及时调整开发策略，保持代码质量的稳定。

除了代码质量评估，缺陷预测也是软件工程中的重要研究领域。

缺陷预测的目的在于在代码开发的早期阶段就能够预测出可能存在的缺陷，从而提前采取相应的措施进行修复。

缺陷预测方法通常使用机器学习和数据挖掘技术，通过学习历史项目的经验数据，构建预测模型，从而预测出未来项目的缺陷情况。

常用的缺陷预测指标包括缺陷密度、缺陷率和缺陷预测精度等。

通过缺陷预测可以帮助开发团队及时发现潜在的缺陷风险，并采取相应的措施进行预防，从而提高软件的质量和可靠性。

【转载】【常见缺陷分析技术】ODC缺陷分析法ODC，英⽂全称为Orthogonal Defect Classification，译作"正交缺陷分类"，由IBM 的Waston中⼼推出。

当需要分析与开发者和测试⼈员相关、与开发阶段相关、与顾客的满意程度相关的产品质量的外部属性时，据IBM介绍可以通过ODC分析这些属性的结果提⾼软件的质量。

ODC技术对于以下3种情况特别适⽤：（1）开发⽣命周期相对来说是⼀个很漫长的过程，包括后续的改进⼯作。

例如，这个项⽬包括多个软件版本或者⼀个版本有多次迭代。

（2）潜在的缺陷数⽬是相当⼤的。

缺陷数⽬越多，客观的分析结果也越多，对我们了解软件质量越有好处。

（3）这个项⽬已经将"⾼质量"设定为它的主要⽬标之⼀。

ODC技术将每⼀个缺陷按不同维度进⾏分类。

当缺陷数量较多时，也可以对缺陷进⾏抽样分析。

⽬前ODC技术的主要维度包括发现问题的活动（分为8类）、触发因素（分为36类）、结果影响（分为13类）、问题根源对象（分为6类）、缺陷类型（分为39类）、缺陷界定（分为3类）、责任来源（分为5类）、缺陷年龄（分为4类）8个，共114类。

根据⼤量缺陷分类后产⽣的各类缺陷的统计数字，结合缺陷定位信息（所属⼦系统、模块、特性）进⾏多维度正交分析，就能准确确定产品主要质量问题区域，识别缺陷引⼊和去除过程的重点改进对象，实现对过程和产品的精确改进指导。

将传统度量⼿段和ODC技术相结合，能实现对过程和产品的宏观评估和微观解剖。

将⼀个缺陷在⽣命周期各环节的属性组织起来，从单维度、多维度来对缺陷进⾏分析，从不同⾓度得到各类缺陷的缺陷密度和缺陷⽐率，从⽽积累得到各类缺陷的基线值，⽤于评估测试活动、指导测试改进和整个研发流程的改进；同时根据各阶段缺陷分布得到缺陷去除过程特征模型，⽤于对测试活动进⾏评估和预测。

7.7节中前⾯⼏个⼩节描述中涉及的缺陷分布、缺陷趋势等都属于这个⽅法中的⼀个⾓度⽽已。

基于机器学习的软件缺陷预测与分析研究软件缺陷在软件开发过程中是一个普遍存在的问题，它们可能导致软件系统的失效、功能缺失或安全性问题。

因此，对软件缺陷进行准确预测和及时分析非常重要。

近年来，随着机器学习的迅猛发展，基于机器学习的软件缺陷预测和分析成为一种强大的工具，可以帮助开发人员更好地发现和处理软件缺陷。

在进行基于机器学习的软件缺陷预测和分析研究时，通常需要以下步骤：数据收集、特征工程、模型训练和评估。

首先，大量的软件缺陷数据需要被收集和整理。

这些数据可以包括软件开发过程中的缺陷报告、版本控制历史和代码库等信息。

然后，对收集到的数据进行特征工程，提取出能够反映软件缺陷特征的属性。

特征工程的目的是为了准确地描述软件缺陷的特点，使得机器学习模型能够更好地进行预测和分析。

常见的特征包括代码复杂度、代码质量指标、代码提交历史等。

在特征工程完成后，需要选择适合的机器学习算法来训练模型。

常用的算法包括决策树、支持向量机、随机森林等。

这些算法可以通过训练已有的数据集，学习到软件缺陷与特征之间的关联规律。

在训练模型时，需要将数据集划分为训练集和测试集，以便对模型进行评估。

评估指标可以包括精确率、召回率、F1值等，用于衡量模型的预测准确性。

除了预测软件缺陷外，基于机器学习的方法还可以对已有的缺陷进行分析。

通过分析缺陷之间的关联性和共性，可以发现潜在的缺陷模式和原因。

这有助于开发人员定位和修复缺陷，并提高软件的质量和可靠性。

然而，基于机器学习的软件缺陷预测和分析也存在一些挑战和限制。

首先，缺陷数据的收集和整理需要耗费大量的人力和时间。

同时，数据的质量和准确性也对模型的性能有直接影响。

其次，特征工程是一个复杂的过程，需要开发人员具备一定的领域知识和技术能力。

在选择机器学习算法时，需要权衡模型的复杂度和性能，以及对于不平衡数据集等问题的处理方法。

为了克服这些挑战，未来的研究可以尝试引入更多的软件度量和指标，以提高特征工程的效果。

软件安全缺陷检测技术最新研究进展综述Abstract：Software security detection has become a very important work in the software industry. Fatal security vulnerabilities are caused by undefined behaviors of C/C++ language used in Safety-Critical software. This paper will give out eight kinds of new technology about the software security detection based on eight cutting-edge papers.design.摘要：软件安全缺陷检测已经成为软件行业非常重要的一项工作。

安全关键软件设计使用的C/C++语言含有大量未定义行为，使用不当可能产生重大安全隐患。

本文将根据八篇前沿论文，总结提出八种比较新的软件安全缺陷检测技术和算法。

1、基于XML的软件安全检测[1]软件静态检测是从软件代码和结构中找出安全缺陷的重要手段。

从安全规则的角度，提出了基于XML（eXtensible Markup Language）中间模型的静态检测方法。

该方法将C/C++源代码解释为XML中间模型，将安全规则转化为缺陷模式，利用Xquery 查询表达式对软件安全缺陷进行定位。

基于该方法的原型系统检验结果表明：该方法能够有效地检测出违反安全规则的软件缺陷，并具有安全规则可定制的特点。

航天型号软件等安全关键（Safety-Critical）软件中广泛使用的C/C++语言并不是一种安全编程语言，一个重要的原因在于其标准中存在大量未定义行为和不安全用法，使用不当将产生严重的安全隐患。

当前，避免这些安全隐患的通常做法是制定针对C/C++语言编程的安全子集，在编写代码阶段加以限制和规范。

软件工程师的软件质量度量与分析软件工程师是在软件开发生命周期中负责设计、开发和测试软件系统的专业人士。

在软件工程师的角色中，确保软件质量是至关重要的。

为了评估和改进软件系统的质量，软件工程师需要掌握软件质量度量与分析的方法。

一、什么是软件质量度量与分析软件质量度量是通过度量指标对软件系统的特性进行量化评估的过程。

质量度量可以帮助软件工程师了解软件的稳定性、可靠性、可维护性等方面的特性是否满足预定的标准。

而软件质量分析是对质量度量结果进行解释、总结和分析的过程，以便帮助软件工程师制定改进软件系统的措施。

二、常见的软件质量度量指标1. 可靠性：软件系统在给定环境下正常工作的概率。

常用的可靠性度量指标包括故障率、平均修复时间等。

2. 可用性：软件系统为用户提供功能的时间比例。

可用性度量指标通常包括平均无故障时间、平均修复时间等。

3. 效率：软件系统在给定资源下完成任务所需的时间和资源消耗。

常用的效率度量指标包括响应时间、吞吐量等。

4. 可维护性：软件系统随时间演化的难易程度。

可维护性度量指标通常包括代码复杂度、缺陷密度等。

5. 安全性：软件系统抵御攻击和保护用户数据的能力。

安全性度量指标常包括漏洞数量、安全事件响应时间等。

三、软件质量度量的工具和技术1. 静态代码分析工具：通过分析源代码进行静态扫描，检测潜在的编码错误、不规范的编码风格等问题。

常用的静态代码分析工具包括SonarQube、PMD等。

2. 自动化测试工具：通过编写测试用例和执行自动化测试脚本，对软件系统进行功能、性能、安全等方面的测试。

常用的自动化测试工具包括Selenium、JUnit等。

3. 数据分析工具：通过分析软件系统生成的日志和运行数据，了解软件系统在不同使用场景下的性能、稳定性等方面的表现。

常用的数据分析工具包括ELK Stack、Grafana等。

四、软件质量度量与分析的好处1. 评估软件质量：软件质量度量与分析能够提供客观的数据，帮助软件工程师了解软件系统的各个方面的质量水平，为问题定位和改进提供依据。

软件的缺陷分析一、缺陷分析的作用软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug。

其范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目计划、需求规格说明、设计文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。

需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。

软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。

但在软件中是不可能没有缺陷的。

即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。

如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提高开发人员的素质和责任心，科学地应用测试方法和制定优秀的测试方案。

但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。

缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。

通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。

以便有针对性地提出遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。

对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。

缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判定软件是否能发布或交付使用的重要依据。

二、管理软件的缺陷分析不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时面临情况要复杂得多。

首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至同一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测；再者客户的操作习性不同，等等。

因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。

预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。

在高级别的CMM 中就包含了缺陷分析活动。

缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。

软件的缺陷分析一、缺陷分析的作用软件缺陷不只是通常所说程序中存在的错误或疏忽，即俗称的Bug.英范围更大，除程序外还包括其相关产品：项目il•划、需求规格说明、设汁文档、测试用例、用户手册等等中存在的错误和问题。

需要强调，在软件工程整个生命周期中任何背离需求、无法正确完成用户所要求的功能的问题，包括存在于组件、设备或系统软件中因异常条件不支持而导致系统的失败等都属于缺陷的范畴。

软件测试的任务就是发现软件系统的缺陷，保证软件的优良品质。

但在软件中是不可能没有缺陷的。

即便软件开发人员，包括测试人员尽了努力，也是无法完全发现和消除缺陷。

如何做到最大限度地发现软件系统的缺陷，人们首先想到提髙开发人员的素质和责任心, 科学地应用测试方法和制左优秀的测试方案。

但这是不够的，我们还需要实施缺陷分析。

缺陷分析是将软件开发、运行过程中产生的缺陷进行必要的收集，对缺陷的信息进行分类和汇总统计，计算分析指标，编写分析报告的活动。

通过缺陷分析，发现各种类型缺陷发生的概率，掌握缺陷集中的区域、明晰缺陷发展趋势、了解缺陷产生主要原因。

以便有针对性地提岀遏制缺陷发生的措施、降低缺陷数量。

对于改进软件开发，提高软件质量有着十分重要的作用。

缺陷分析报告中的统计数据及分析指标既是对软件质量的权威评估，也是判泄软件是否能发布或交付使用的重要依据。

二、管理软件的缺陷分析不同于系统、工具、工控、游戏等软件，管理软件在实际运行时而临情况要复杂得多。

首先是用户的需求更加不统一，而且随时间的推移需求发生变化快、变化大；其次运行环境更复杂，除受操作系统、数据库等影响外，用户在网络、甚至冋一计算机安装运行不同性质和背景的应用软件，其影响很难预测：再者客户的操作习性不同，等等。

因此管理软件的种种缺陷，不是在开发时通过测试都能预计的。

预测并控制缺陷有效手段之一是缺陷分析。

在髙级别的CMM中就包含了缺陷分析活动。

缺陷分析更是一种以发展方式进行软件过程改进的机制。

软件缺陷的评估方法分析与研究作者：王鹏飞吕鹏淦来源：《计算机时代》2009年第07期摘要：在众多软件质量指标中，软件缺陷是最为直观和最为重要的指标，因此，对软件缺陷的评估是软件质量控制的一种很好方法。

文章将软件缺陷作为软件质量的评估指标，引入软件项目风险管理手段，以影响软件缺陷的风险因素为切入点，全面综合软件开发组织和技术方面因素，将软件开发过程中各种风险因素纳入软件缺陷评估体系。

关键词：软件质量；软件缺陷；软件风险管理；评估0引言软件质量可以通过一系列度量指标来描述。

软件质量的关键度量指标大致可以归结为5个：客户满意度、产品价值、关键属性、缺陷率、开发过程质量。

高质量的软件应具备的属性有：外部属性，它包括产品的正确性和精确性、可用性、运行效率、可靠性、健壮性及适应性；内部属性，它包括可维护性、易扩展性、平台灵活性、可复用性、易测试性、代码可读性和整体理解性。

软件质量重点强调满足：软件需求、具体标准和隐含需求。

目前软件质量保证体系已比较成熟，当代世界关于软件质量保证体系存在三个流派：CMM／PSP/TSP、ISO 9000系列和ISO／IEC 15504(sPICE)。

其中以美国国防部支持的CMM ／PSP／TSP流派研究得最为深入，使用得最为广泛。

在软件缺陷分析和预测方面，人们进行了大量的研究，开发出一些软件缺陷预测模型。

这些模型大致分两类：一类是在软件开发的测试阶段，根据历史数据预测软件缺陷。

另一类是在软件开发之前，通过对以往项目的缺陷进行分析，预测在软件开发中会出现的缺陷数。

这些模型大多可以用于软件开发过程中的质量控制。

1软件缺陷风险识别框架软件生命周期是软件项目开发的重要阶段划分，风险管理的实践通常都是与其结合进行的。

本论文按软件项目生命周期进行分阶段风险因素识别，通过文献总结和软件项目从业人员的经验总结获取有价值的风险因素。

为了更好地了解基于软件项目风险分类的风险因素识别方法，下面来看看软件开发项目风险结构图(如图1所示)。

实例！软件缺陷数据度量和分析 缺陷报告，是软件测试这个职位最重要得产出之⼀。

甚⾄对软件测试这个⾏业你可以⽤⽐较狭隘的描述去定义他为：‘测试就是为了找到缺陷’。

测试⼈员报出的缺陷，可以很好的反应产品中的问题，修复了这些问题，就可以有效的降低产品风险。

其实缺陷报告不单单能帮助研发团队发现问题，他也可以起到重要的过程反馈作⽤。

缺陷报告是我们测试报告的两⼤核⼼要素之⼀，他与测试执⾏情况⼀起组成了我们测试报告的主要内容。

那么缺陷报告，我们应该报告⼀些什么，是不是仅仅是缺陷数量呢？我们今天就来说说怎么⽤‘量化分析’的形式，来制作我们的缺陷报告。

我们⽤⼀个实际项⽬缺陷报告来阐述这个课题，这个项⽬情况是这样的：该项⽬为⼀个COTS产品的定制性⼆次开发项⽬项⽬周期计划为4个⽉，实际完成时间为6个⽉项⽬是⼀个总体⼈员不到10⼈的⼩型项⽬采⽤持续集成，⾼速迭代的研发⽅式 1. 我们要看到的第⼀个报表叫做‘缺陷到达率报告’，见下图： 缺陷到达率指的是单位时间内，报出缺陷的数量。

上图按照每⽉报出的缺陷数量进⾏了统计，并且按严重级别进⾏了分类。

解析： ①缺陷到达率在前四个⽉内呈明显下降趋势 ②五⽉份的缺陷量回升主要体现在低严重级缺陷数量上 ③缺陷数的严重级别成正态分布 ④六⽉份缺陷明显回升 结合着项⽬的实际我们对这个报表进⾏分析：后两个⽉的bug数量上升主要是因为在这段时间我们的测试分别引⼊了集中的回归测试和验收测试（我们将UAT测试中，客户报出的bug导⼊到了我们的缺陷管理系统内）。

客户报出的缺陷⽅⾯，严重级偏⾼，这可能是因为客户对于缺陷严重级别的理解，与我们研发团队的理解并不⼀致所造成的。

我们有可能需要跟客户就这个⽅⾯进⾏更好的交流和沟通。

2. 缺陷移除率分析： 缺陷移除率指的是我们在研发各阶段明确和解决的本阶段引⼊的缺陷的⽐例。

在软件测试的基础理论⾥⾯我们强调，软件测试应该尽早的介⼊项⽬，⼀般要求在需求分析阶段就进⾏参与，并且我们要⽤静态测试的⽅法去对各阶段的产出进⾏测试。