随着计算机技术的日益成熟,硬件成本的迅速降低,各种结构复杂、功能强大的计算机系统被广泛应用到航空航天、交通运输、核电能源和医疗卫生等安全关键领域。一旦这些系统失效,将造成人类生命财产的重大损失或者环境的严重破坏,系统可信性日益成为被关注的焦点。鉴于这类系统应用的特殊性,其配置的软件必须具备很高的可信性。对于越来越复杂的各种应用软件,软件内部存在危机、缺陷、错误、故障、失效,软件外部存在病毒、恶意代码入侵,如何进行可信性的评估,特别是量化的可信性评估是一个值得高度重视的问题,但国内外在这方面的研究甚少。贝叶斯网络是用来表示变量间概率分布的图形模式,具有稳固的数学基础,适用于表达和分析不确定性和概率性的事物等优点。本文提出了一种基于贝叶斯网络的软件可信性评估指标体系模型,与一般的概率分析方法相比,它在模型的适应性、概率分析的全面性以及对可能结果的有效判断上有明显的优势。文章主要开展了如下几个方面的研究:(1)讨论了软件可信性的概念、软件可信性的相关因素以及软件可信性度量的相关问题。讨论了软件可信性的概念、软件可信性的相关因素以及软件可信性度量的相关问题。软件的可用性、可靠性、可维护性等都是影响软件可信性的重要因素,根据软件可信性的特点,分析了软件可信性的度量准则。(2)总结了软件可信性评价模型的有关研究成果,目前对于软件可信性评价模型的研究主要分为黑箱和白箱两种方式,介绍了这两类方式的主要特点,并分析了它们存在和需要解决的问题。(3)讨论了贝叶斯网络的起源和发展,以及贝叶斯网络的概念,分析了贝叶斯网络的特点及其应用于软件可信性评价的可能性和优势。(4)讨论了软件可信性评估模型的特征和要求,在贝叶斯网络基础上给出了一种新颖的软件可信性评价模型。该模型以软件可信性相关因素为度量元,以软件体系结构为评价体系,以贝叶斯网络为表示体系,以可信性需求说明为评价依据。提出一种以可信性需求说明为依据的可信性评估方法。(5)在该模型基础上,本文针对石油加油站应用领域中一个比较大型的实际应用软件,建立了可信性评价模型,并根据该应用系统开发完成后的测试报告,以及软件质量和开发能力的评估,做出了对于该系统的可信性评估。