【摘要】：問題框架方法分析軟件需求時需要通過借助領(lǐng)域知識及其之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系來論述用戶的需求是可以被軟件系統(tǒng)滿足的.這類定性的可滿足性論述支持早期需求決策,選擇合理的軟件體系結(jié)構(gòu)和設(shè)計方案.但是,當(dāng)前的移動軟件需求方是偏好各異的用戶個體,需求差異化明顯,而且根據(jù)應(yīng)用場景,這些需求會動態(tài)地發(fā)生變化.在這種情況下,現(xiàn)有的定性分析方法不再適用.大數(shù)據(jù)分析提供一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學(xué)習(xí)機(jī)制,為很多實(shí)踐者采用.但依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的軟件分析往往就事論事,仍然不能從根本上提供一個合理的論述來說明大量軟件用戶的需求到底是什么,也無法對可信軟件的安全性和私密性提供可靠的論證.再多的數(shù)據(jù)也只能提供統(tǒng)計意義的表象,而無法徹底防范借用漏洞的攻擊.嘗試從提煉軟件抽象目標(biāo)行為的角度進(jìn)一步深化問題框架的研究思路,針對各類個體行為建立概率模型,提出一種基于模型代數(shù)分析的方法,以避開純粹數(shù)據(jù)驅(qū)動思路的大數(shù)據(jù)分析盲點(diǎn).通過對安全和隱私性問題的分析,對所提出的方法可用性及局限性進(jìn)行探討,對未來大數(shù)據(jù)軟件需求研究給予一定的啟示.
[Abstract]:When analyzing software requirements by using the problem framework method, it is necessary to discuss that the requirements of users can be satisfied by software systems by means of domain knowledge and their structural relationships. This qualitative satisfiability statement supports early requirement decision and selects reasonable software architecture and design scheme. However, the current mobile software demand-side is a user with different preferences, and the demand differentiation is obvious, and according to the application scenario, these requirements will change dynamically. In this case, the existing qualitative analysis method is no longer applicable. Big data analysis provides a data-driven deep learning mechanism for many practitioners. However, software analysis based on data drive is often taken as the subject matter, and still can not provide a reasonable discussion to explain the needs of a large number of software users. Nor can it provide reliable proof of the security and privacy of trusted software. Any amount of data can only provide a statistical representation, but not completely protect against the attack of borrowing loopholes. This paper attempts to further deepen the research ideas of the problem framework from the angle of abstracting the object behavior of the software, establishes a probability model for all kinds of individual behaviors, and proposes a method based on model algebra analysis. To avoid the pure data-driven thinking of big data analysis blind spot. Through the analysis of the security and privacy problems, this paper discusses the usability and limitation of the proposed methods, and gives some enlightenment to the future research of big data software requirements.
【作者單位】： School
【基金】：歐洲研究理事會高級研究基金(291652) 國家自然科學(xué)基金(61300035)~~
【分類號】：TP311.5

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本文編號：2139036