随着计算机技术的飞速发展,复杂软件系统成为未来重要的软件形态之一。在复杂多变的互联网环境下,如何确保复杂软件系统为人们提供可信赖的服务,是国内外软件产业和学术界关注的焦点。因此,准确实现对复杂软件系统进行动态可信性评估就显得尤为重要。在针对传统软件系统可信性评估方面,国内外有了大量卓有成效的研究成果,但对复杂软件系统进行动态可信性评估的研究成果相对较少,究其原因,复杂软件系统所处环境开放、动态、复杂,系统本身也不断持续演化,评估考虑的影响因素较为复杂,现有理论很难应用到复杂软件系统中去。针对上述问题,以复杂软件系统为研究对象,探究其动态可信性评估方法。首先,提出了基于软件缺陷的可信证据度量模型,利用软件系统中存在的缺陷类型、数目以及缺陷严重程度等因素,从侧面实现可信证据度量。随后,从不同用户的角度出发,结合统计学原理确定指标因素并分类处理,运用主客观方法确定指标权重,以模糊综合评估理论为基础,提出了基于统计的复杂软件系统软件单元模糊综合评估方法。最后,综合考虑可信影响因素,选取动态可信性评估指标体系,根据系统功能依赖关系构建系统功能相依性图,以动态贝叶斯网络为理论基础,提出了基于动态贝叶斯网络的复杂软件系统动态可信性集成评估方法,实现对某时刻的复杂软件系统的动态可信性评估。通过对提出的度量模型和评估方法分别做了应用案例验证分析,结果表明在研究复杂软件系统的动态可信性评估中所提出的方法是可行的、有效的。可以较为全面而准确的在动态多变的互联网环境下实现对复杂软件系统的动态可信性评估。同时,对复杂软件系统的开发与升级提供了重要的技术指导和理论基础。