【摘 要】
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随着软件安全性的重要性日益增长,在设计阶段发现问题以规避后续修复问题的成本变得越来越重要,使用模型驱动的方法进行软件开发也因此越来越受到重视,这同样也对嵌入式系统的软件安全性分析提出了更高的要求,在这种趋势下危害演化链应运而生,危害演化链具有演绎性分析、集成多方面信息、分析结果更全面更系统等优势。此外,对于软件系统尤其是嵌入式软件系统,安全性问题发现的阶段越早,后续修改的成本越低。而相比于对静态模
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随着软件安全性的重要性日益增长,在设计阶段发现问题以规避后续修复问题的成本变得越来越重要,使用模型驱动的方法进行软件开发也因此越来越受到重视,这同样也对嵌入式系统的软件安全性分析提出了更高的要求,在这种趋势下危害演化链应运而生,危害演化链具有演绎性分析、集成多方面信息、分析结果更全面更系统等优势。此外,对于软件系统尤其是嵌入式软件系统,安全性问题发现的阶段越早,后续修改的成本越低。而相比于对静态模型的分析,对实际软件进行动态的软件测试仍然是分析系统安全性的最直观手段。为了解决危害演化链的优势尚未进一步发挥、嵌入式系统的设计阶段只能分析静态模型而无法动态测试安全性的问题,本文提出了一种结合静态动态两方面信息的基于危害演化链的安全性分析方法。本文的研究成果如下:（1）针对设计阶段动态信息缺乏的问题,提出了面向AADL模型的测试用例概念以及生成方案,并将静态的AADL模型转换为可执行的面向对象语言,实现了静态模型的动态仿真。（2）针对危害演化链的优势尚未充分发挥的问题,提出了在仿真过程中基于危害演化链的测试数据生成方案。（3）利用机器学习的方法对仿真数据进行优化作为测试用例,结合动态与静态两方面的信息对系统中的故障进行分析。（4）通过对飞行控制系统、温度控制系统、汽车防抱死系统的AADL模型进行的验证实验证明了有效性。
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