Управление качеством программного обеспечения - Лабораторная работа

В лабораторном практикуме представлен примерный комплекс заданий по лабораторным работам по дисциплине "Стандартизация и сертификация программного обеспечения".Очевидно, что управление качеством требует контроля всех измерений и оценок качества в жизненном цикле ПС (рис.1). Программное обеспечение, в зависимости от особенностей разработки и применения, может представлять программу, программный комплекс, программное средство или программный продукт (изделие). Показатель качества - численное значение критерия качества, определяющее степень, в которой программе присуще определенное критерием свойство. Учитывая, что по определению программное обеспечение состоит не только из программ, но и документации к ним, одной из задач оценки качества ПО является измерение и оценка характеристик программных и эксплуатационных документов. Стратегия разработки программного обеспечения требует перехода от этого множества альтернатив к общему порядку, который позволит специалистам, практикующимся в программном обеспечении, "говорить на одном языке" при разработке и управлении программным обеспечением.Цель работы: Изучить способы защиты программных продуктов от копирования, модификации фрагмента программы, отражающего авторство; способы защиты данных. Так, против незаконной эксплуатации широко применяется следующая технология: аналог ключа (то есть микросхема, имеющая ПЗУ) подключается к адаптеру RS-232 для IBM PC и программа сразу после старта запрашивает зашитый в ПЗУ пароль. Защита на стадии выполнения программы служит для того, чтобы определить, допущен или нет стартовавший программу пользователь к работе на различных стадиях ее выполнения. В случае, если пароль указан неправильно, программа прекращает выполнение (перед выходом могут выполняться различные карающие действия}. В зависимости от важности и степени секретности программы реакция может варьироваться от самой безобидной (просто выход из программы) до весьма серьезной (уничтожение информации на всех доступных носителях).По типу используемой информации о программах в моделях различают метрики, основанные на лексическом анализе программ; основанные на анализе потока управления; основанные на анализе внутримодульных и межмодульных связей и метрики, основанные на анализе потока данных. Существующие качественные оценки программ можно сгруппировать по шести направлениям: 1) оценки топологической и информационной сложности программ; Номинальной шкале соответствуют метрики, классифицирующие программы на типы по признаку наличия или отсутствия некоторой характеристики без учета градаций. Относительной шкале соответствуют метрики, позволяющие не только расположить программы определенным образом и оценить их положение относительно друг друга, но и определить, как далеко оценки отстоят от границы, начиная с которой характеристика может быть измерена. При оценке сложности программ, как правило, выделяют три основные группы метрик: 1) метрики размера программ;Метрики второй группы базируются на анализе управляющего графа программы. Основной метрикой сложности он предлагает считать цикломатическую сложность графа программы или, как ее еще называют, цикломатическое число Маккейба, характеризующее трудоемкость тестирования программы. Для графов корректных программ, то есть графов, не имеющих недостижимых от точки входа участков и "висячих" точек входа и выхода, сильносвязный граф, как правило, получается путем замыкания дугой вершины, обозначающей конец программы на вершину, обозначающую точку входа в эту программу. Для программ, граф которой изображен на рис.1, цикломатическое число при е=10, v=8, p=1 определяется как z(G)=10-8 2=4. После этого определяется относительная граничная сложность программы: , (8) где - относительная граничная сложность программы; - абсолютная граничная сложность программы; - общее число вершин графа программы.Цель работы: изучить метрики сложности потока данных программ. Метрики третьей группы базируются на оценке использования, конфигурации и размещения данных в программе. Следующие две метрики сложности потока данных программ зарекомендовали себя с наилучшей стороны. По мнению автора метрики, наибольший вес, равный трем, имеет функциональная группа С, так как она влияет на поток управления программы. Следует отметить, что рассмотренные метрики сложности программ основаны на анализе исходных текстов программ и графов программ, что обеспечивает единый подход к автоматизации их расчета.Другой характеристикой, принадлежащей к метрикам корректности программ, по М.Холстеду, является уровень качества программирования (уровень программы): (16) где и определяются соответственно выражениями (3) и (5). Исходным для введения этой характеристики является предположение о том, что при снижении стилистического качества программирования уменьшается содержательная нагрузка на каждый компонент программы и, как следствие расширяется объем реализации исходного алгоритма.

Содержание

1. Разработка программных систем. Метрология программного обеспечения

2. Разработка программ для защиты готовых программных продуктов

3. Разработка программ оценки сложности программного обеспечения на базе отдельных метрик размера программ

4. Разработка программ оценки сложности ПО на базе отдельных метрик сложности потока управления программ

5. Разработка программ оценки сложности ПО на базе отдельных метрик сложности программ - метрик сложности потока данных

6. Разработка программ оценки сложности ПО на базе отдельных метрик сложности программ - метрик стилистики, и понятности программ

1. Разработка программных систем. Метрология программного обеспечения

Лабораторная работа №1

Цель работы: Оптимизация программ (процесс замены имеющихся операторов на более быстро работающие, различные способы реализации вычислений).

Краткие теоретические сведения и методические указания к выполнению работы