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6 关系: 失效评定，形式化方法，非功能性需求，计算机科学，防御性编程，模糊测试。
失效评定
在軟體設計中的失效評定（failure assessment）是指確認一演算法在特定條件下會失敗，並設法修正其失敗原因的電腦科學。失效評定和演算法的準確性、強健性、可靠度有直接關係。 Category:软件质量.
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形式化方法
形式化方法，中文也稱形式方法、正規方法。在计算机科学和软件工程领域，形式化方法是基于数学的特种技术，适合于软件和硬件系统的描述、开发和验证。将形式化方法用于软件和硬件设计，是期望能够像其它工程学科一样，使用适当的数学分析以提高设计的可靠性和強健性。但是，由于采用形式化方法的成本高意味着它们通常只用于开发注重安全性的高度整合的系统。.
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非功能性需求
在系統工程及需求工程中，非功能性需求（Non-functional requirement）是指依一些條件判斷系統運作情形或其特性，而不是針對系統特定行為的需求。和非功能性需求相對的是功能需求，後者會定義系統特定的行為或功能。非功能性需求也可以視為為了滿足客戶業務需求而需要符合，但又不在功能性需求以内的特性。 一般會在中詳細列出實現功能需求的計劃，而會在系统架构中詳細列出實現非功能性需求的計劃。一般而言，功能需求會定義系統的行為，而非功能性需求會定義系統的特性。 非功能性需求一般會稱為系統的「品質」，有時也會稱為「限制」、「品質屬性」、「品質目標」、「品質服務需求」或「非行為性的需求」。有許多非功能性需求的英文都是以「ility」結尾，例如穩定性（stability）及可移植性（portability），因此非功能性需求有時也稱為「ilities」。 非功能性需求可以分為以下的二類：.
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计算机科学
计算机科学用于解决信息与计算的理论基础，以及实现和应用它们的实用技术。 计算机科学（computer science，有时缩写为CS）是系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何与应用的实用技术的学科。 它通常被形容为对那些创造、描述以及转换信息的算法处理的系统研究。计算机科学包含很多分支领域；有些强调特定结果的计算，比如计算机图形学；而有些是探討计算问题的性质，比如计算复杂性理论；还有一些领域專注于怎样实现计算，比如程式語言理論是研究描述计算的方法，而程式设计是应用特定的程式語言解决特定的计算问题，人机交互则是專注于怎样使计算机和计算变得有用、好用，以及随时随地为人所用。 有时公众会误以为计算机科学就是解决计算机问题的事业（比如信息技术），或者只是与使用计算机的经验有关，如玩游戏、上网或者文字处理。其实计算机科学所关注的，不仅仅是去理解实现类似游戏、浏览器这些软件的程序的性质，更要通过现有的知识创造新的程序或者改进已有的程序。 尽管计算机科学（computer science）的名字里包含计算机这几个字，但实际上计算机科学相当数量的领域都不涉及计算机本身的研究。因此，一些新的名字被提议出来。某些重点大学的院系倾向于术语计算科学（computing science），以精确强调两者之间的不同。丹麦科学家Peter Naur建议使用术语"datalogy"，以反映这一事实，即科学学科是围绕着数据和数据处理，而不一定要涉及计算机。第一个使用这个术语的科学机构是哥本哈根大学Datalogy学院，该学院成立于1969年，Peter Naur便是第一任教授。这个术语主要被用于北欧国家。同时，在计算技术发展初期，《ACM通讯》建议了一些针对计算领域从业人员的术语：turingineer，turologist，flow-charts-man，applied meta-mathematician及applied epistemologist。 三个月后在同样的期刊上，comptologist被提出，第二年又变成了hypologist。 术语computics也曾经被提议过。在欧洲大陆，起源于信息（information）和数学或者自动（automatic）的名字比起源于计算机或者计算（computation）更常见，如informatique（法语），Informatik（德语），informatika（斯拉夫语族）。 著名计算机科学家Edsger Dijkstra曾经指出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”（"Computer science is no more about computers than astronomy is about telescopes."）设计、部署计算机和计算机系统通常被认为是非计算机科学学科的领域。例如，研究计算机硬件被看作是计算机工程的一部分，而对于商业计算机系统的研究和部署被称为信息技术或者信息系统。然而，现如今也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。计算机科学研究也经常与其它学科交叉，比如心理学，认知科学，语言学，数学，物理学，统计学和经济学。 计算机科学被认为比其它科学学科与数学的联系更加密切，一些观察者说计算就是一门数学科学。 早期计算机科学受数学研究成果的影响很大，如Kurt Gödel和Alan Turing，这两个领域在某些学科，例如数理逻辑、范畴论、域理论和代数，也不断有有益的思想交流。.
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防御性编程
防御性编程（Defensive programming）是的一种具体体现，它是为了保证，对程序的不可预见的使用，不会造成程序功能上的损坏。它可以被看作是为了减少或消除墨菲定律效力的想法。防御式编程主要用于可能被滥用，恶作剧或无意地造成灾难性影响的程序上。.
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模糊测试
模糊测试 （fuzz testing, fuzzing）是一种软件测试技术。其核心思想是自动或半自动的生成随机数据输入到一个程序中，并监视程序异常，如崩溃，断言(assertion)失败，以发现可能的程序错误，比如内存泄漏。模糊测试常常用于检测软件或计算机系统的安全漏洞。 模糊测试最早由威斯康星大学的Barton Miller于1988年提出。他们的工作不仅使用随机无结构的测试数据，还系统的利用了一系列的工具去分析不同平台上的各种软件，并对测试发现的错误进行了系统的分析。此外，他们还公开了源代码，测试流程以及原始结果数据。 模糊测试工具主要分为两类，变异测试（mutation-based）以及生成测试（generation-based）。模糊测试可以被用作白盒，灰盒或黑盒测试。文件格式与网络协议是最常见的测试目标，但任何程序输入都可以作为测试对象。常见的输入有环境变量，鼠标和键盘事件以及API调用序列。甚至一些通常不被考虑成输入的对象也可以被测试，比如数据库中的数据或共享内存。 对于安全相关的测试，那些跨越可信边界的数据是最有趣的。比如，模糊测试那些处理任意用户上传的文件的代码比测试解析服务器配置文件的代码更重要。因为服务器配置文件往往只能被有一定权限的用户修改。.
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