14、风险驱动的软件测试:CORAL语言与轻量级概率估计方法

风险驱动的软件测试:CORAL语言与轻量级概率估计方法

1. 引言

在软件测试领域,风险驱动的测试方法正逐渐受到重视。国际标准强调了在测试中使用风险信息的重要性,但在实际应用中,许多公司尤其是中小企业,仍以非正式的方式进行基于风险的测试,主要依赖专家意见或直觉。本文将介绍用于风险驱动安全测试的CORAL语言,以及一种轻量级的风险概率估计方法。

2. CORAL语言概述

CORAL语言专为风险驱动的安全测试而设计,其目标受众是安全测试人员。设计该语言时,考虑了多个重要的设计决策,以下是一些关键决策的说明:
- 选择图形语言而非增强代码 :图形语言更直观,便于安全测试人员理解系统中的风险关系,而增强代码可能会增加代码的复杂性,不利于测试人员的操作。
- 在序列图中嵌入风险相关注释 :相较于使用单独的表格或攻击树,序列图能更清晰地展示交互过程中的风险,使测试人员更好地把握风险在系统流程中的位置。
- 基于序列图而非其他UML符号 :序列图能够有效地描述对象之间的消息传递和交互顺序,与风险分析中的流程和交互紧密相关,更适合用于风险驱动的安全测试。
- 不将自然语言表达式形式化 :形式化自然语言表达式可能会使图表变得复杂,降低其可读性和可理解性,不利于安全测试人员的使用。

3. 风险驱动测试的背景

风险驱动测试将软件产品相关的风险作为测试过程各阶段决策的指导因素。风险由概率和影响两个因素决定,评估软件功能或组件的风险暴露需要对这两个因素进行估计。影响通常

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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