کاربرد الگوریتم های داده کاوی مبتنی بر هوش مصنوعی در شناسایی و پیش بینی خطاهای نرم افزاری در چرخه توسعه نرم افزار

در دنیای مدرن توسعه نرم افزار، کیفیت و پایداری کد به عنوان عوامل کلیدی در موفقیت پروژه ها مطرح شده اند. افزایش پیچیدگی سیستم های نرم افزاری و نیاز روزافزون به قابلیت اطمینان بالا، توسعه دهندگان را ملزم می سازد تا به روش هایی موثر برای شناسایی، پیشگیری و مدیریت خطاها روی آورند. خطاهای نرم افزاری، در صورت شناسایی نشدن به موقع، می توانند منجر به افزایش چشمگیر هزینه های نگهداری، کاهش رضایت کاربران، از دست رفتن فرصت های تجاری و حتی بروز خسارات جبران ناپذیر در سامانه های حساس شوند.در این راستا، استفاده از روش های داده کاوی مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان رویکردی نوین و کارآمد در شناسایی و پیش بینی خطاهای نرم افزاری مورد توجه قرار گرفته است. داده کاوی با بهره گیری از الگوریتم های پیشرفته می تواند الگوهای پنهان و ارتباطات معنادار میان داده های مربوط به توسعه، آزمون و بهره برداری نرم افزار را استخراج کرده و از این طریق به تحلیل کیفیت کد و شناسایی نواحی مستعد خطا کمک کند.این مقاله با هدف بررسی جامع تکنیک های داده کاوی در کشف و پیش بینی خطاهای نرم افزاری، به تحلیل مجموعه ای از الگوریتم های یادگیری ماشین، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری می پردازد. الگوریتم های طبقه بندی نظیر درخت تصمیم، جنگل تصادفی، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و شبکه های عصبی، برای شناسایی خودکار فایل ها یا ماژول هایی که احتمال بیشتری برای داشتن خطا دارند، مورد استفاده قرار می گیرند. از سوی دیگر، روش های خوشه بندی بدون نظارت همچون K-Means و DBSCAN، امکان گروه بندی کدها یا نسخه های نرم افزار بر اساس ویژگی های مشابه را فراهم کرده و به کشف ساختارهای غیرعادی کمک می کنند. تکنیک های تشخیص ناهنجاری نیز برای شناسایی رفتارهای غیرمنتظره در داده های اجرایی یا لاگ ها به کار می روند که اغلب نشانه هایی از وجود نقص یا تهدید امنیتی هستند.

کلیدواژه ها:

داده کاوی ، شناسایی خطای نرم افزاری ، پیش بینی خطای نرم افزار ، یادگیری ماشین ، توسعه نرم افزار