随着计算机科学在政治、经济以及科技等领域的广泛应用,软件技术已应用到了人们生活的方方面面。软件变得更大更复杂,软件质量也面临着更大的考验,对软件可信水平评价的软件可信性度量技术也变得越来越重要。然而目前软件可信性度量技术并不成熟,其表现为软件可信性没有统一定义、软件可信属性没有统一标准、没有成熟的软件可信属性度量模型,并且现有的软件可信性度量方法也存在着理论难以实践以及度量结果不精确等问题。针对上述问题,论文提出了一种基于贝叶斯网络的软件可信性度量方法,该方法利用贝叶斯网络在体系结构上对软件强大的解释和推理能力,根据软件的体系结构建立贝叶斯网络,从结构上将软件分治处理,对贝叶斯网络中的软件组成模块进行度量,得出被度量模块的相关可信指标的参数分布。然后,在此可信指标基础上,根据软件集成模块之间的依赖关系建立贝叶斯网络,获得集成系统的可信指标结果分布。论文主要工作如下:首先,论文分析了可信属性之间的关系,为综合软件各可信属性对软件进行度量奠定基础。其次,为确保可信软件度量的操作可行性,论文提出了一种基于软件体系结构建造贝叶斯网络的方法。论文研究了软件模块化表达方式,包括对软件的类、模块之间的继承、调用等关系的分析,根据它们之间的依赖关系建立了贝叶斯网络,将软件的度量由系统级规约到模块级,减小度量的难度。再次,基于所建立的贝叶斯网络对软件各组件进行度量。论文验证了软件各功能点,以得到功能属性和验证软件集成水平。在可靠性方面度量了软件的成功路径指数和执行任务成功指数。为较快得到准确的度量结果,度量时使用了先验概率方法。对软件运行有重大影响但出现频率低,度量难以覆盖的情况,采用重要性取样原理对其进行加速度量,以得出全面的度量结果。在软件可维护性属性度量方面评价了可维护子属性,探索了可维护性在贝叶斯网络中的度量应用。最后,对航行器多协同路径规划仿真软件进行了可信属性度量实验,使用贝叶斯网络将被度量的软件分治,降低了度量难度。采用贝叶斯网络针对性的度量软件各部分能降低可信度量时注入的用例数量,实验证明了该方法的可行性和高效性。