27、敏捷团队中的安全测试与航空电子软件开发评估

敏捷团队中的安全测试与航空电子软件开发评估

一、敏捷团队安全测试现状

在敏捷团队中,安全测试目前很少利用安全风险评估,而这种评估在其他组织单元中通常以隐式或显式的形式存在。风险评估可用于开发基于风险的测试方法,这种方法能在测试期间指导决策,例如帮助选择和确定安全回归测试的优先级。有研究表明,使用风险分析方法不仅能发现更严重的风险,还能提升技能和加深对问题的认识。不过,为了理解如何在敏捷项目尤其是安全方面最佳地应用风险管理,还需要开展更多研究。

1. 研究局限性

对案例研究常见的批评也适用于此研究,包括独特性、结果难以推广以及参与者和研究人员引入的偏差。本研究将实证陈述的发现推广到理论陈述,主要依赖访谈数据,这些数据是信息的主要来源。

定性研究结果高度依赖背景和案例,本研究结果适用于四个参与团队的软件项目团队。尽管参与者都是在典型工作环境中使用典型开发技术的专业人员,但为了使结果更易推广,研究详细描述了每个案例和公司的主要特征,包括背景、数据收集、分析过程以及主要发现的引用。

和深入定性研究一样,本研究也需要在参与者数量、研究时长和成本之间进行权衡。虽然访谈对象数量在数量上不显著,但能深入洞察研究问题。

2. 研究结论

通过对来自奥地利和挪威的四个敏捷团队进行跨案例分析,研究了敏捷团队中安全测试的执行方式,包括安全工程过程的管理和组织、各测试阶段的安全测试执行以及安全测试技术在安全软件开发生命周期中的使用情况。

尽管研究仅基于四个敏捷团队的结果,但仍能为研究和实践提供建议。研究结果虽不意外,但令人担忧。敏捷团队普遍缺乏安全知识,过度依赖临时渗透测试人员,且忽视安全静态测试,这

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法,并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题,利用遗传算法进行求解,旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置,并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外,文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用,涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向,体现出较强的技术综合性实践价值。; 适合人群:具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题;②学习遗传算法在实际工程问题中的建模实现方法;③为科研项目提供算法参考代码复现支持;④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注适应度函数设计遗传操作流程,并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索,提升综合应用能力。
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