24、基于角色目标模型识别隐式漏洞及无线车载网络中射频干扰器速度的协同估计

基于角色目标模型识别隐式漏洞及无线车载网络中射频干扰器速度的协同估计

1. 基于角色目标模型识别隐式漏洞

1.1 方法概述

将角色重新构建为社会目标模型，利用重构后的模型以及相关模型来发现隐式漏洞。通过分析支撑角色的定性数据，得出用户目标关系，解决了诸如 i* 语言在可追溯性方面的问题。

1.2 局限性

• 表达能力受限 ：生成的用户目标模型表达能力有限，尤其缺乏对用户目标之间战略依赖关系的支持。要支持用户目标之间的依赖关系，需要改变获取和分析支撑角色的定性数据的方式，以确保角色及其协作方面都能被涵盖。
• 案例研究单一 ：案例研究仅考虑了单个角色。不过，对 CAIRIS 进行改进和评估的初步结果表明，用户目标模型对模型验证检查的性能负担较小。由于 CAIRIS 可以逐步导入覆盖现有模型的模型，因此可以逐步向基线系统添加角色，以探索不同角色之间的交互影响。

1.3 贡献

• 部分自动化构建社会目标模型 ：展示了如何利用构建角色时的用户研究来部分自动化构建社会目标模型。用户目标可以在构建角色时获取，也可以在之后获取，构建用户目标模型的过程有助于进一步验证角色及其所基于的数据。
• 促进自动化识别和验证 ：说明对现有工具支持的最小贡献如何促进从用户目标模型中自动识别隐式漏洞，并基于用户目标和用户目标贡献验证现有系统目标的阻碍。

1.4 未来工作