核推定法に基づいたソフトウェア故障データの解析

摘要

The software failure data analysis is used for reliability assessment with the software fault information observed in testing phase. In general it is common to derive quantitative software reliability measures such as software reliability, by describing the software fault-detection process via any parametric family of stochastic point processes. While, since no best parametric model to represenet every software fault-detection pattern has been known, an effectiveness of non-parametric model is pointed out in the literature. In this article we evaluate comprehensively the estimation/prediction accuracy on non-parametric software reliability models with several kernel functions and cross-validation methods in applying them to the software failure data analysis. More specifically, we refer to the applicability of these non-parametric software reliability assessment in experiments with the software fault data observed in actual software testing.%ソフトウェア故障データの解析は，テスト段階におけるフォールト検出情報に基づいて信頼性評価を行うために必要とされる．通常，フォールト検出過程をパラメトリックな点過程に基づいて記述することで，ソフトウェア信頼度などの定量的評価尺度を導出する．一方，あらゆるソフトウェア・フォールト検出過程を適切に表現することのできるパラメトリックモデルは存在しないため，ノンパラメトリックモデルの有効性が指摘されている．本研究では，核強度推定に基づいたノンパラメトリックソフトウェア信頼性モデルの適用を念頭に入れ，各種核関数並びに各種クロスバリデーション法を用いた場合の推定精度に関する評価を行う．実際のテスト工程で観測されたフォールトデータを用いて，各推定法に基づいたソフトウェア信頼性評価の適用可能性について言及する。