随着信息技术的快速发展,软件已经渗透到各个领域和行业,承载着领域拓展,复杂问题解决的关键作用。然而,规模日趋庞大的软件不可避免的面临着各种缺陷和漏洞,软件失效,崩溃或被攻击的事件时有发生,软件可信问题日益凸显。在此背景下,“高可信”软件开发问题成为国内外学者共同关注的研究热点。其中,软件可信性评估作为保障和提高软件可信性的有力支撑,成为软件可信性保障的重要技术之一。软件可信性评估旨在根据用户需求对其所关注的软件质量属性集合做出量化的评价,以保证软件运行始终符合用户的期望。此过程需要识别和选取被评估软件系统的关键可信特征以构建可信评估模型;并从软件生产过程中收集可信证据以支持对构建的模型进行可信度量。然而,当前的软件可信评估模型及可信度量方法尚存缺陷,其问题归纳如下:（1）评估模型大多由质量模型直接转化而来,可信属性来源单一,且对相关属性是否适用于软件可信评估未加辨析,导致其可信评估模型解释性差、适用性不强;尤其无法面向汽车等特定领域的行业标准进行扩展,难以支持这类具有典型可信评估需求的行业进行应用推广;且其评估过程未考虑可信属性在软件开发不同阶段的关注点差异;（2）各可信属性的权重分配方法存在主观评分的随意性,其可信度量过程高度依赖决策者的人为评估准确性;并常因大规模权重给定时人为评估引入的偏差,导致可信属性的权重判别出现一致性问题。（3）可信度量的整体过程中,从各底层指标的测量到逐层向上的数据融合,全过程缺乏可用且高效的工具支持,人工计算过程十分低效且极易出错。针对上述问题,本文在总结分析传统质量模型和度量方法基础上,开展软件产品可信评估研究,尤其针对于车载软件这一典型的高可信攸关系统,研发了可信评估模型、方法框架以及原型工具。本文主要贡献及研究成果如下:（1）研究提出了软件产品可信评估层次模型iTrust Eval。首先,基于不同学术组织对于软件可信定义的关联及演化,探讨了基于传统质量模型进行软件评估方式的可行性。其次,对经典质量模型关注属性以及当前可信领域相关工作所关注的可信属性进行统计分析,以此构建通用可信属性清单,保障本文模型适用性。同时,提供i Trust Eval模型使用与扩展建议,并以汽车领域为例,考虑产品开发全生命周期不同阶段的可信属性区别,开发了面向车载软件系统的可信评估模型。（2）研究改进了可信度量过程中指标权重分配这一关键问题。描述了当前可信度量过程中权重分配的基本方法以及面临问题,并提出采用模糊理论对层次分析法（Analytic Hierarchy Process,AHP）这一主观权重分配算法进行改进的权重分配方法,基于模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP）设计并开发了AHP-FAHP组合算法,有效均衡决策主观性与准确性。同时针对由于决策者输入数值的不一致性导致的AHP算法结果失效问题,提出基于多目标优化的矩阵一致性修正方法（Multi-Objective optimization-Pairwise Comparison Matrix correction,MO-PCM）。（3）研究开发了支持软件可信评估的原型工具。本文设计并开发了i Trust Eval评估模型及其相关算法所对应的可信评估原型系统。并以此为工具,针对于车控软件这一典型的汽车系统组成部件进行可信评估案例分析,在证明本文可信评估框架有效性的同时,详细说明原型系统的使用流程,以提高可信评估效率。