1 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG LƯU THỊ HỒNG QUYÊN SỬ DỤNG CHUỖI MARKOV ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM WEB-BASED Chuyên ngành: TRUYỀN DỮ LIỆU VÀ MẠNG MÁY TÍNH Mã số: 60.48.15 Người hướng dẫn khoa học: PGS TS HUỲNH QUYẾT THẮNG TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI – 2012 MỞ ĐẦU Trong thời đại ngày nay, hệ thống dựa máy tính thường sử dụng cho việc bảo vệ điều khiển ngành công nghiệp khác như: ngành cơng nghiệp hạt nhân, cơng nghiệpđiện, khí, dân dụng, y tế … Do hệ thống điều khiển dựa phần mềmlà phổ biến nên phần mềm nguyên nhân hầu hết vấn đề hệ thống Chúng ta biết chất lượng tuổi thọ hệ thống phần mềm xác định kiến trúc nó.Cấu trúc phần mềm lát cắt việc giải vấn đề thiết kế hệ thống.Độ tin cậy hệ thống có liên quan đến tính an tồn, miền giới hạn an tồn quan trọng hàng đầu Vì thế, phần mềm sử dụng hệ thống phải đáng tin cậy Kỹ thuật độ tin cậy phần mềm khía cạnh quan trọng nhiều nỗ lực phát triển hệ thống,do đóđã cómột lượng lớn nghiên cứu lĩnh vực Một hoạt động quan trọng kỹ thuật độ tin cậy phần mềm việc dự đoán độ tin cậy Căn vào dự đoán, việc sử dụng hệ thống kịch cách tiếp cận có triển vọng để sớm dự đoán độ tin cậy hệ thống dựa thành phần chu kì Kịch (Scenarios) sử dụng phổ biến phương thức để thu thập yêu cầu hành vi hệ thống Trước có số cơng trình sử dụng kịch để dự đốn độ tin cậy phần mềm dựa thành phần, chúng sử dụng khơng xác, cịn thơ sơ dự đoán cách theo mơ hình kiến trúc hệ thống Vì đề tài này, trình bày cách tiếp cận dựa kịch để dự đoán độ tin cậy cách xác hơn, thục mơ hình kiến trúc hệ thống đồng thời tổng hợp để tính tốn dự đốn độ tin cậy Trong luận văn xác định mục đích tìm hiểu làm chủ công cụ ứng dụng lý thuyết Markov đánh giá độ tin cậy phần mềm, từ áp dụng kỹ thuật kịch để đánh giá lớp phần mềm cụ thể - phần mềm Web-Based CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Lý thuyết chuỗi Markov ứng dụng toán dự đoán 1.1.1 Định nghĩa chuỗi Markov Chuỗi Markov:Trong toán học, chuỗi Markov (thời gian rời rạc), đặt theo tên nhà toán học người Nga: Andrei Andreyevich Markov, trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov Trong q trình vậy, q khứ khơng liên quan đến việc tiên đốn tương lai mà việc phụ thuộc theo kiến thức Ta nói dãy ĐLNN (Xn) chuỗi Markov với n1< < nk< nk+1 với i1,i2 , ,ik+1 ∈ E P{ Xn(k+1) = ik+1|Xn1 =Xn2 = i2…, Xn(k) = ik }= P{Xn(k+1) = ik+1|Xn(k) = ik } (1.1) Ký hiệu: Pij = P{Xn+1 = j|Xn = i} ; Pij(n) = P{Xm+n = j|Xm = i} U(n)=(u1(n), , ud(n)) vector hàng d - chiều mô tả phân bố Xn, U = U(0) = (u1,u2, , ud) vector hàng d chiều mô tả phân bố ban đầu (phân bố X0) Ta có số tính chất sau:  P(X0 = i0, X1 = i1, …, Xn = in ) = ui0Pi(0)i(1) … Pi(n-1) i(n) (1.2)  U(m + n)= U(m)P n ; Nói riêng : U(n)= U P n (1.3) Mơ hình Markov ẩn:Mơ hình Markov ẩn (Hidden Markov Model - HMM) mơ hình thống kê hệ thống mơ hình hóa cho q trình Markov với tham số trước nhiệm vụ xác định tham số ẩn từ tham số quan sát được, dựa thừa nhận này.: Một mơ hình Markov ẩn bao gồm thơng số sau: 1) Số trạng thái ‘state’ N có mơ hình trạng thái ẩn Với giá trị tương ứng S=(S1, …., SN) gọi tập tất trạng thái ẩn 2) A= [aij] xác suất chuyển trạng thái 3) p= [pi] xác suất khởi trạng 4) qt- Trạng thái thời điểm t 5) Ot(ký hiệu) Quan sát thời điểm t 1.1.2 Tính chất chuỗi Markov Đặc điểm xích Markov biểu diễn phân bố điều kiệnP(Xn+1|Xn)đó xác suất chuyển dịch quy trình.Xác suất chuyển dịnh hai, ba, nhiều bước rút từ xác suất chuyển dịch bước thuộc tính Markov[25]: P(Xn+1|Xn)=∫ ( ∫ ( | , ) ( | | ) = ) (1.4) Tương tự, P(Xn+3|Xn)=∫ ( )| ∫ ( | ) (( | ) (1.5) Xác suất biên (marginal distribution) P(Xn) phân bố trạng thái thời điểm n Phân bố ban đầu P(X0) Sự tiến hóa quy trình qua bước mô tả công thức: P(Xn+1) =∫ ( | )| ( ) (1.6) 1.1.3 Ứng dụng chuỗi Markov Các hệ thống Markov xuất nhiều vật lí, đặc biệt học thống kê Chuỗi Markov dùng để mơ hình hóa nhiều q trình lí thuyết hàng đợi thống kê PageRank trang web dùng Google định nghĩa chuỗi Markov Chuỗi Markov có nhiều ứng dụng mơ hình sinh học, đặc biệt tiến trình dân số Một ứng dụng chuỗi Markov gần thống kê địa chất Chuỗi Markov ứng dụng nhiều trị game Trong ngành quản lý đất đai: người ta ứng dụng GIS, RS chuỗi Markov vào phân tích thay đổi sử dụng đất (land use change) 1.2 Tổng quan giới hạn dự đoán ban đầu độ tin cậy phần mềm giai đoạn thiết kế kiến trúc 1.2.1 Giới thiệu Độ tin cậy miền giới hạn an tồn hệ thống độ tin cậy có liên quan điều quan trọng hàng đầu dựa hệ thống máy tính Vì thế, phần mềm sử dụng hệ thống phải đáng tin cậy Những lý mà mơ hình độ tin cậy không đủ mạnh để vượt trội việc loại bỏ cố môi trường phần mềm là: 1) Các quan niệm sai lầm tượng lỗi hỏng hóc [20] 2) Các thơng số mơ hình hóa khơng xác 3) Khó khăn việc lựa chọn mơ hình độ tin cậy 4) Khó khăn việc xây dựngcấu trúc phần mềm hệ thống 1.2.2 Tổng quan kỹ thuật có Luận văn kế thừa ý tưởng mơ hình để xây dựng mơ hình tính tốn độ tin cậy đề xuất hướng giải cho mơ hình Các bước mà mơ hình đề xuất thực sau: o Giai đoạn 1:Xác định tập hợp trạng thái S dựa vào chi tiết mơ hình kiến trúc o Giai đoạn 2:Xác định xác suất chuyển trạng thái để từ xây dựng nên mơ hình độ tin cậy hệ thống o Giai đoạn 3:Áp dụng mơ hình tính tốn để xác định, ước đoán độ tin cậy hệ thống 8 1.2.3 Các hạn chế Phần nêu lên hạn chế kỹ thuật phân tích dựa cấu trúc dựa trạng thái phổ biến Những hạn chếcủa phương pháp tiếp cận phân loại theo: 1) modeling (mơ hình hóa), 2) analysis (phân tích), 3) parameter estimation (các tham số ước lượng), 4) validation (xác thực) 5) optimization (tối ưu hóa) 1.2.3.1 Các hạn chế mơ hình hóa 1.2.3.2Các hạn chế phân tích 1.2.3.3 Các hạnchế tham số ước lượng 1.2.3.4Các hạn chế xác thực 1.2.3.5 Các hạn chế tối ưu hóa 1.2.4 Giải pháp đề xuất để giải hạn chế Ở phần này, giới thiệu cần thiết việc dự báo ban đầu độ tin cậy phần mềm Tiếp đến đưa nhìn tổng quan phương pháp tiếp cận có phần mềm dự đốn độ tin cậy ban đầu, mơ tả tính thơng dụng khác biệt phương pháp tiếp cận Sau đó, dự kiến phương pháp tiếp cận mà giúp việc giải hạn chế trình bày CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP KỊCH BẢN DỰ ĐOÁN ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀM 2.1 Giới thiệu chung Độ tin cậy đặc trưng động hệ thống, hàm số thất bại phần mềm Kỹ thuật độ tin cậy phần mềm khía cạnh quan trọng nhiều nỗ lực phát triển hệ thống Kịch (Scenarios) sử dụng phổ biến phương thức để thu thập yêu cầu hành vi hệ thống Cách tiếp cận bắt đầu với tập hợp scenarios high-level message sequence chart – biểu đồ trình tự tin nhắn cấp cao (HMSC) 2.2 Quy trình chi tiết kỹ thuật kịch 2.2.1 Scenarios (Các kịch bản) Các ký hiệu Scenario ví dụ Message Sequence Charts (Biểu đồ trình tự tin nhắn) sử dụng giai đoạn đầu phát triển chotài liệu Các kịch phần mô tả cách thành phần tương tác để cung cấp chức mức hệ thống.Khái niệm hợp thành kịch kịch đơn sử dụng xây dựng khối mô tả phức tạp hơn, kịch Dãy hành vi đơn giản mô tả cách sử dụng Basic Message Sequence Charts (BMSCs) (Biểu đồ tin nhắn bản)BMSC hình thành đường dọc đại diện cho dòng thời gian thành phần mũi tên nằm ngang đại diện cho mối tương tác thành 10 phần.Mối tương tác thông tin liên lạc đồng thành phần HMSC cấp cao (HMSC) cấu trúc cú pháp áp dụng rộng rãi để nô tả thành phần scenario.Một HMSC đồ thị có hướng, có nút liên quan tới BMSCs cạnh chúng chứng tỏ xếp BMSCs chấp nhận HMSCs cho phép bên liên quan sử dụng lại kịch bên chi tiết kỹ thuật giới thiệu trình tự, vịng lặp, thay ln phiên BMSCs 2.2.2 Mơ hình tin cậy hướng người sử dụng Cheung Để dự đoán độ tin cậy hệ thống phần mềm, cần mơ hình tin cậy thể độ tin cậy hệ thống Việc sử dụng phương pháp tiếp cận Cheung, độ tin cậy hệ thống tính tốn chức thuộc tính xác định cấu trúc chương trình thuộc tính ngẫu nhiên việc sử dụng thất bại thành phần nó.Mơ hình Cheung mơ hình độ tin cậy Markov sử dụng chương trình luồng biểu đồ để miêu tả cấu trúc hệ thống 2.3 Phân tích độ tin cậy sử dụng kịch chuỗi Markov Bốn giả định làm sở cho phương pháp dự đốn độ tin cậy: 11 i Việc chuyển giao kiểm soát thành phần có thuộc tính Markov ii Sự thất bại hồn tồn độc lập suốt q trình chuyển đổi iii Một thông điệp từ thành phần C tới thành phần C' thể dẫn C dịch vụ cung cấp C' iv Chỉ có kịch ban đầu kịch cuối cho hệ thống HMSC 2.3.1 Các thích kịch Trong bước đầu tiên, chúng tadiễn giải kịch (tức là, HMSC BMSCs) với hai loại xác suất,xác suất trình chuyển đổi kịch PTSij độ tin cậy thành phần RC 2.3.2 Tổng hợp xác suất LTS Bước thứ hai phương pháp tổng hợp xác suất LTS từ thông số kĩ thuật kịch diễn giải Bao bao gồm bước sau: 1) Đối với thành phần Ci Sj BMSC, hệ thống chuyển tiếp có nhãn (LTS) CiSj dựng cách chiếu chế độ địa phương Ci Sj 2) Đối với thành phần Ci, Bộ LTSs dựng cho Ci bước hợp thành vào thành phần LTS cho Ci theo cấu trúc HMSC, với chuyển tiếp ẩn (các hành động τ) liên 12 kết với trạng thái cuối Ci Sj để bắt đầu trạng thái Ci Sj' có chuyển đổi từ Sj đến Sj' HMSC Kết LTS bao gồm trạng thái bắt đầu tương ứng với trạng thái bắt đầu HMSC 3) Mỗi thành phần LTS xây dựng bước giảm bớt vết tương đương tất định, LTS cực tiểu Điều phù hợp với chọn lựa bị chậm theo tiêu chuẩn ITU MSC 4) Mô hình kiến trúc cho hệ thống đưa thành phần song hành với thành phần LTSs thu nhỏ xây dựng bước 2.3.3 Dự đoán độ tin cậy Trong bước cuối phương pháp dự đoán, mơ hình kiến trúc tổng hợp bước trước giải thích giống mơ hình Markov, chúng tơi áp dụng phương pháp Cheung để tính toán độ tin cậy.Đặc biệt, chuyển đổi trọng lượng xác suất mơ hình kiến trúc ánh xạ vào ma trận vng q trình chuyển đổi M' mà hàng nhập vào tổng 1.Điều sử dụng ma trận M' miêu tả mục 2.2, với N = {E, -1, 0, 1, , n - 1} tập hợp trạng thái tổng hợp LTS, thiết bị đầu cuối E trạng thái thực xác (trạng thái tương ứng C mô tả mục 2.2), trạng thái lỗi thiết bị đầu – (trạng thái F mục 2.2), trạng thái n - mà từ chuyển đổi sang trạng 13 thái E thực hành động kết thúc (trạng thái N n mục 2.2) 2.4 Kịch bao hàm Kịch mô tả hai khía cạnh hệ thống.Một mặt, chúng mơ tả tập hợp dấu hiệu hệ thống có xu hướng bộc lộ ngồi.Mặt khác, mơ tả thành phần cung cấp mức độ chức hệ thống giao diện chúng Sự tồn scenario bao hàm kết mối quan hệ chặt chẽ hành vi kiến trúc kịch dựa hỗ trợ thông số kĩ thuật CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY PHẦN MỀMWEB-BASED 3.1 Đề xuất áp dụng phương pháp kịch chuỗi Markov đánh giá độ tin cậy phần mềm Web-Based 3.1.1 Giới thiệu Độ tin cậy hệ thống phần mềm định nghĩanhư khả thực chức cần thiết theo điều kiện quy định khoảng thời gian xác định Trong luận văn này, đề cập đến hệ thống phần mềm thảo luận hệ thống Web-based 14 Luận văn đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng thành phần ứng dụng thơng qua việc dự đốn độ tin cậy, mơ hình thức ứng dụng Web xác định hệ hình thức định hướng đối tượng 3.1.2 Web mơ hình Markov Web mạng lưới rộng lớn gồm nhiều thành phần liên kết với nhau.Chúng ta tạo mô hình thành phần Web User, Browser, Server Các đối tượng, khởi tạo từ lớp, tương tác cách có ý nghĩa thơng qua thơng tin Mơ hình Markov cơng cụ mạnh có cho kỹ sư nhà khoa học phân tích hệ thống.Tính chất Markov phát biểu trạng thái hệ thống, phát triển tương lai hệ thống độc lập với q trình nó.Mơ hình Markov thành phần Web đại diện sơ đồ trạng thái Các trạng thái đại diện giai đoạn thành phần Web quan sát để người dùng trình chuyển đổi trạng thái gán giá trị xác suất Xác suất tính từ việc sử dụng thơng tin hỏng hóc liên quan thu thập liệu log để trì trang web Chúng ta sử dụng liệu xác suất chuyển đổi ban đầu Đại diện đại số mơ hình Markov ma trận, gọi ma trận chuyển đổi, 15 hàng cột tương ứng với trạng thái giá trị Pij hàng thứ i, cột thứ j xác suất chuyển đổi từ trạng thái isang trạng tháij Chúng ta sử dụng ma trận biểu diễn chuyển đổi thuật tốn tính độ tin cậy 3.1.3 Mơ hình hình thức Web hệ thống phản ứng, đặc trưng hai thuộc tính quan trọng sau : Đồng hóa kích thích: Đồng hóa phản ứng: Các đối tượng Web truyền tín hiệu thông qua tin nhắn Một tin nhắn từ đối tượng đến đối tượng khác hệ thống gọi tín hiệu đại diện liệu , biểu thị biến cố ei xảy thời gian ti, cổng pi Trạng thái đối tượng thời gian ti liệu (θ; a; R), nơi mà trạng thái θ trạng thái đơn giản, a vector gán cho thuộc tính, R vector phản ứng xuất sắc Một bước tính đối tượng xảy đối tượng với trạng thái (θ; a; R) nhận tín hiệu và tồn trình chuyển đổi đặc điểm kỹ thuật thay đổi trạng thái Một phép tính C đối tượng A chuỗi, trạng thái 〈 , , 〉 〈 , , 〉 tín hiệu xoay chiều vô hạn, OS0 ⎯⎯⎯⎯⎯ OS1 ⎯⎯⎯⎯⎯ ……… 16 Thông thường, hệ thống Web không kết thúc, đó, phép tốn nói chunglà chuỗi vơ hạn 3.1.4 Một mơ hình Web đơn giản Chúng tơi trừu tượng kiến trúc nhiều lớp ứng dụng Web vào ba thành phần Web: người sử dụng, trình duyệt, máy chủ (User, Browser, Server) 3.1.4.1 Mơ hình User 3.1.4.2 Mơ hình Browser 3.1.4.3 Mơ hình Serv 3.1.5 Mơ hình Markov Xây dựngmơ hình Markov hệ thống Web bước Bước 1: Mơ hình Markov cho đối tượng Web Chúng liên kết với đối tượng Web kiến trúc trạng thái máy hữu hạn khác gọi mơ hình Markov.Các trạng thái mơ hình Markov đối tượng trạng thái đối tượng thiết kế hình thức Quá trình chuyển đổi hai trạng thái mơ hình Markov xác định tồn q trình chuyển đổi trạng thái biểu đồ trạng thái đối tượng Cho ví dụ, trạng thái q trình đối tượng User mơ hình Markov giống biểu đồ trạng thái User nhãn ràng buộc Trong 17 trường hợp khơng có thơng tin thống kê thu thập chuyên gia cách sử dụng thất bại, giả định tất kiện bên ngồi có xác suất trạng thái Đối với trình chuyển đổi từ trạng thái i tới trạng thái j mơ hình Markov, Xác suất cố định Pij vào trạng thái j bước thời gian tính sau: Xác suất ban đầu cho tất trình chuyển đổi máy trạng thái đối tượng phản ứng tính tốn Các thuật tốn để tính tốn xác suất cho trạng thái dựa giả định sau đây: (1) Tất kiện ngồi xảy trạng thái có xác suất; (2) tất kiện bên xảy trạng thái có xác suất; (3) kiệnkhác Trong trường hợp có nhiều trình chuyển đổi {l1, … ln} loại (chia sẻ/ nội bộ) từ trạng thái i tới trạng thái j, q trình chuyển đổi nói thay q trình khác có xác suất là: P= – (1- P{l1}) x … (1- P{ln}) (3.1) Xác suất tất q trình chuyển đổi cho trạng thái phải có tổng Bước 2: Mơ hình Markov cho cặp đối tượng *Thuật toán ma trận chuyển đổi cho Máy sản xuất đồng 18 Thuật toánSPM Bước 1:P=1; // tổng hàng Bước 2:x1= { e| e kiện chia sẻ xảy trạng thái i (P) trạng thái j (Q)} x2 = {e| e kiện bên xảy trạng thái i(P)} U {e|e kiện bên xảy trạng thái j(Q)} Bước 3: If x1 ≠ ∅ // Tính tốn xác suất cho q trình chuyển đổi kiện chia sẻ Then NF=0 (Hệ số tiêu chuẩn hóa); set1 = ∅; Bước 3.1Với kiện e ∈x1 tìm tập trạng thái i’(P) j’(Q) cho i →i’ , j → j’ Bước 3.2y = y ⋂ {i’, j’}, if {i’, j’} ∉y Bước 3.3NF = NF +M1[i,i’]×M2[j,j’] Bước 3.4M[(i, i’),(j,j’)]=M1[i, i’]×M2[j,j’] Bước 3.5set1 =set1 ∩ (j, j’) Bước 4.If x2≠ ∅ // Tính tốn xác suất cho trình chuyển đổi kiện nội Then NF’ =0 (Hệ số tiêu chuẩn hóa); set2=∅ Với kiện e ∈ x2, if e∈ M1 then Tìm trạng tháii’ (M1)sao choi→ i’; y=y ∩{i’, j} if {i’, j} ∉ y; 19 M[(i,j)(i’,j)]= M1[i,i’]; NF’ = NF’ +M[(i,j)(i’,j)]; Set2=set2 ∩(i,i’) Else Tìm trạng tháij’ (M2) cho j→ j’; y= y ∩{i, j’} if {i, j’} ∉y; M[(i,j)(i’,j)] = M1[j,j’]; NF’ = NF’ + M[(i,j),(i,j’)]; set2= set2∩(j,j’) Bước If x1 =∅ ∧ x2 =∅, hàng (i,j) xóa từ M Bước 6.If x1=∅ ∧x2 ≠ ∅ For each (i’,j’)∈ set2do [( , ),( ′ , ′)] M[(i,j),(i’,j’)]= ′ Bước 7.If x1≠ ∅ ∧ x2 =∅ For each (i’, j’) )∈ set1 [( , ),( ′ , ′)] M[(i,j),(i’,j’)]= Bước If x1≠ ∅ ∧ x2 ≠ ∅ For each (i’, j’) )∈ set2 M[(i,j),(i’,j’)]= ( )× [( , ),( ′ , ′)] ′ Bước 9:Điền giá trị cho ma trận M với giá trị cịn trống Bước 3: Mơ hình Markov cho hệ thống Trường hợp 1: Hệ thống tuyến tính 20 Trường hợp 2: Hệ thống phi tuyến tính’ 3.1.6 Biện pháp độ tin cậy Việc dự đoán độ tin cậy cho cấu hình hệ thống bao gồm từ đối tượng tương phản định nghĩa mức độ chắn định lượng nguồn excess -entropy: Reliability (Subsystem)=∑ − (3.3) Dự báo độ tin cậy cho hệ thống định nghĩa giá trị đo lường độ tin cậy hệ thống m Reliability(System)=min{Reliability(Subsystemi)}im(3.4) 3.2 Thử nghiệm cơng cụ đánh giá độ tin cậy phần mềm 3.2.1 Giới thiệu công cụ SMERFS SMERFS công cụ để mô hình hóa độ tin cậy phần mềm Cơng cụ phát triển mắt số phiên bản, SMERFS V SMERFS cho phép người dùng nhập liệu, chỉnh sửa chuyển đổi liệu, xác định phù hợp mơ hình cách sử dụng kỹ thuật thống kê đồ họa, đưa dự đoán độ tin cậy khác dựa mơ hình trang bị, cố gắng thử mơ hình khác mơ hình ban đầu chứng minh không đầy đủ 21 3.2.2 Cài đặt cách sử dụng phần mềm 3.2.2.1Càiđặt 3.2.2.2Hướngdẫnsửdụng 3.3 Thử nghiệm đánh giá kết 3.3.1 Mô tả Use-case website thương mại điện tử Để đơn giản trình xử lý thể tư tưởng chương trình phần mềm website thương mại điện tử, hệ thống có Actor 1) Admin 2) Customer 3) ClientCustomer 4) Các hệ thống khác  Danh sách use-case cho đối tượng Admin: 1) Đăng nhập: 2) Đăng xuất: 3) Phục hồi mật khẩu: 4) Thay đổi mật khẩu: 5) Cấu hình hệ thống: 6) Quản lý phương thức toán 7) Quản lý khách hàng 8) Quản lý nhóm người dùng 9) Quản lý người dùng hệ thống 10) Phân quyền 22  Danh sách Use-case cho đối tượng Customer 1) Đăng ký 2) Đăng nhập 3) Đăng xuất 4) Phục hồi mật 5) Thay đổi mật 6) Chọn giao diện 7) Quản lý khách hàng 8) Quản lý danh mục sản phẩm 9) Quản lý sản phẩm 10) Chọn phương thức tốn 11) Cấu hình hệ thống  Danh sách Use-case cho đối tượng ClientCustomer 1) Đăng ký 2) Đăng nhập 3) Đăng xuất 4) Phục hồi mật 5) Thay đổi mật 6) Tìm kiếm sản phẩm 7) Xem thông tin sản phẩm 8) Quản lý giỏ hàng 9) Quản lý đặt hàng 10) Xem tin tức 23 3.3.2 Thử nghiệm đánh giá kết Hình 3.18 Giao diện tính tốn tổng hợp cho hệ thống website Hình 3.19 Đồ thị biểu diễn liệu với đường dự đoán (đường cân bằng) cho hệ thống website 24 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN A Kết luận Luận văn tốt nghiệp với đề tài: “Sử dụng chuỗi Markov đánh giá độ tin cậy phần mềm web-Based” hoàn thành Đề tài giải vấn đề sau: - Tìm hiểu, nghiên cứu lý thuyết chuỗi Markov ứng dụng đánh giá, dự đốn độ tin cậy phần mềm - Tìm hiểu, làm chủ công cụ ứng dụng chuỗi Markov để đánh giá chất lượng phần mềm - Xây dựng phương pháp ứng dụng đánh giá độ tin cậy phần mềm Web-Based (Web-Based Software) Các kết đạt đề tài: Đề tài sâu nghiên cứu mơ hình chuỗi Markov Trên sở ứng dụng vào việc phân tích đánh giá chất lượng độ tin cậy phần mềm Web-Base Tìm hiểu làm chủ công cụ đánh giá phần mềm Web-Base B Hướng phát triển Trong trình nghiên cứu luận văn, điều kiện cá nhân hạn chế, nên vấn đề nghiên cứu “Sử dụng chuỗi Markov 25 đánh giá độ tin cậy phần mềm Web-base” khuôn khổ luận văn này, dừng lại nghiên cứu ban đầu Do đó, số vấn đề đặt hướng nghiên cứu sau: - Xây dựng chi tiết Mơ hình Markov cho hệ thống phần mềm Web-base - Đánh giá độ tin cậy xác hệ thống phần mềm Web-base lớn - Nghiên cứu thêm số công cụ đánh giá độ tin cậy phần mềm Web-base khác có độ xác cao  ... thuyết chuỗi Markov ứng dụng đánh giá, dự đốn độ tin cậy phần mềm - Tìm hiểu, làm chủ công cụ ứng dụng chuỗi Markov để đánh giá chất lượng phần mềm - Xây dựng phương pháp ứng dụng đánh giá độ tin cậy. .. tiết Mơ hình Markov cho hệ thống phần mềm Web- base - Đánh giá độ tin cậy xác hệ thống phần mềm Web- base lớn - Nghiên cứu thêm số công cụ đánh giá độ tin cậy phần mềm Web- base khác có độ xác cao... thuyết Markov đánh giá độ tin cậy phần mềm, từ áp dụng kỹ thuật kịch để đánh giá lớp phần mềm cụ thể - phần mềm Web- Based CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Lý thuyết chuỗi Markov ứng dụng toán dự đoán