移动计算情境下面向用户体验的软件可信性保障机理与技术研究

Dependability is a key concern to mobile computing software. However, current dependability enhancement mechanisms cannot well address the challenges brought by the new features of such software, including various user requirements, rapid developing life cycle, and complicated runtime scenarios. This project aims at addressing these challenges and improving the dependability enhancement mechanisms by a new set of concepts. Specifically, this project proposes to consider dependability enhancement in the wild, and suggests that the software runtime environments should be properly captured and modeled for dependability enhancement. Moreover, besides software runtime information, more software data should be considered in software analytics techniques towards dependability enhancement. In particular, the project focuses on four software engineering techniques: testing, user authentication, safety isolation, and fault detecting/locating. The findings of this project will be coded and released as an open-source toolkit, and verified by real-world case studies and experiments.

软件可信性是移动计算环境下用户的重要关切，但现有软件可信性保障机制无法有效应对移动计算环境下多样化的用户需求、快速迭代的开发过程、复杂异化的用户现场挑战。项目提出将可信性保障的解决方案边界从软件发布前拓展到发布后用户现场；针对整个软件生命周期，以软件运行情境的感知与多元的软件动态信息分析为技术，重点突破测试、用户认证、安全隔离、侦错排错等可信性保障技术，并形成“敏捷”的软件迭代开发闭环。在测试上，扩大应对功能性故障为主的传统视角，研究用户体验相关故障的处理。在用户认证上，突破传统的一次性认证措施，研究持续认证机制。在安全隔离上，扩展现有进程粒度的隔离，研究细粒度灵活隔离。在侦错排错上，突破依赖开发阶段的机制，研究用户现场的侦错排错。在迭代开发上，改变依赖错误报告的现状，研究基于海量用户评论的需求分析。最后，研究成果将物化为开源工具，并经真实平台与典型应用实际验证，保证成果的开放和实效。

本项目针对软件整个生命周期，重点研究软件发布前的需求理解、架构设计、代码分析，发布后的故障侦测、定位等关键软件质量保障技术的挑战，旨在提升云端融合的移动计算软件的性能、可靠性与安全性，从而实现可用、可靠、进而可信的高质量移动计算软件系统。..在软件发布前的质量保障方面，项目首先研究软件系统本身的代码分析与理解，着重于对符号执行这一技术进行研究，并提出对抗符号执行的软件完整性保障手段。其次，项目研究软件结构上的设计优化，着重于研究如何通过软件结构的优化设计提升软件的安全性、数据存储的可靠性与性能。最后，在软件用户的需求理解上，项目开展了大量针对领域特定软件的软件用户需求调研、分析工作，以此为例提出了一系列设计改善措施。..在软件发布后的质量保障方面，项目研究了移动端软件的故障检测技术以及云端的故障检测技术，着重于以用户视角（用户反馈等）为切入点，解决软件服务的可感知故障，提升软件服务的可靠性。在移动端故障检测技术方面，项目首先提出采用计算机视觉解决用户界面布局错误，也研究如何基于用户反馈文本快速检测前端故障。在云端故障检测方面，项目首先研究基于用户反馈构建系统故障实时侦测的机制，项目还研究如何基于系统内部的监控异常报告实现优化的云端故障侦测方法，以实现从海量异常中自动识别故障。项目进而研究客户故障报告与系统内部监视异常报告的自动化关联方法，以实现故障单及时、准确地分配给开发团队。..项目实施过程注重提出的机理、技术的应用实效性，为此我们进行了大量的实证研究，与业界合作实现多个实用工具，并在多个实用场景对机制进行实效验证。..项目共完成学术论文15篇（其中13篇已发表，2篇已接纳待发表），被包括FSE, ASE, ICSE, DSN, TDSC, TC等本领域旗舰会议及刊物刊发或接纳刊发。培养毕业硕士生8人，合作培养毕业博士生1人，指导在读博士生3人、在读硕士生5人。综上，项目的实施过程顺利，完成了既定目标。