Advancing Software Quality: A Standards-Focused Review of LLM-Based Assurance Techniques
作者: Avinash Patil
分类: cs.SE, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2026-01-07)
备注: 16 pages, 1 Table, 6 Figures
💡 一句话要点
利用LLM提升软件质量：一项聚焦标准的软件质量保证技术综述
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 软件质量保证 大型语言模型 自动化测试 需求验证 缺陷检测 软件质量标准 ISO/IEC 12207
📋 核心要点
- 传统软件质量保证方法效率较低，难以应对日益复杂的软件系统，存在自动化程度不足、耗时耗力等问题。
- 本文提出利用大型语言模型（LLM）自动化软件质量保证流程，并将其与现有软件质量标准相结合，提升效率和质量。
- 通过案例研究和开源项目，验证了LLM在需求验证、缺陷检测、测试生成等方面的可行性，并讨论了潜在的挑战。
📝 摘要（中文）
软件质量保证(SQA)对于交付可靠、安全和高效的软件产品至关重要。软件质量保证过程旨在确保工作产品和过程符合预定义的规定和计划。大型语言模型(LLM)的最新进展为增强现有SQA流程提供了新的机会，例如自动化需求分析、代码审查、测试生成和合规性检查等任务。同时，ISO/IEC 12207、ISO/IEC 25010、ISO/IEC 5055、ISO 9001/ISO/IEC 90003、CMMI和TMM等既定标准为确保稳健的质量实践提供了结构化框架。本文调研了基于LLM的SQA方法与这些公认标准的交叉点，强调了AI驱动的解决方案如何在保持合规性和过程成熟度的同时增强传统方法。首先，我们回顾了基础软件质量标准和LLM在软件工程中的技术基础。接下来，我们探讨了各种基于LLM的SQA应用，包括需求验证、缺陷检测、测试生成和文档维护。然后，我们将这些应用映射到关键的软件质量框架，说明LLM如何满足每个标准中的特定需求和指标。实证案例研究和开源计划证明了这些方法的实际可行性。同时，关于挑战（例如，数据隐私、模型偏差、可解释性）的讨论强调了对审慎治理和审计的需求。最后，我们提出了包括自适应学习、以隐私为中心的部署、多模态分析和不断发展的AI驱动软件质量标准在内的未来方向。
🔬 方法详解
问题定义：现有软件质量保证（SQA）流程面临诸多挑战，包括人工成本高昂、效率低下、难以应对快速变化的软件需求以及缺乏对现有标准的有效整合。传统方法在需求分析、代码审查、测试生成和合规性检查等方面依赖大量人工操作，容易出错且难以扩展。此外，如何将新兴的AI技术，特别是LLM，有效地应用于SQA流程，并确保其符合既定的行业标准，是一个亟待解决的问题。
核心思路：本文的核心思路是利用LLM的强大自然语言处理和代码生成能力，自动化SQA流程中的关键任务，从而提高效率、降低成本并提升软件质量。通过将LLM与ISO/IEC 12207等软件质量标准相结合，确保AI驱动的SQA方法符合行业最佳实践，并解决数据隐私、模型偏差和可解释性等潜在问题。
技术框架：本文采用了一种综合性的研究方法，首先回顾了软件质量保证的相关标准和LLM在软件工程中的应用。然后，探讨了LLM在需求验证、缺陷检测、测试生成和文档维护等SQA任务中的应用。接着，将这些应用映射到关键的软件质量框架，并使用案例研究和开源项目验证了其可行性。最后，讨论了LLM在SQA中的挑战和未来发展方向。
关键创新：本文的关键创新在于系统性地将LLM应用于软件质量保证流程，并将其与现有的软件质量标准相结合。这不仅提高了SQA的自动化程度，还确保了AI驱动的方法符合行业最佳实践。此外，本文还深入探讨了LLM在SQA中的潜在挑战，并提出了相应的解决方案。
关键设计：本文没有涉及具体的模型参数或网络结构设计，而是侧重于将现有的LLM应用于不同的SQA任务。关键设计在于如何将LLM的输出与软件质量标准中的特定需求和指标相对应，例如，使用LLM生成测试用例，并确保这些用例覆盖了标准中定义的关键功能和性能指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过案例研究和开源项目，验证了LLM在需求验证、缺陷检测、测试生成等方面的可行性。虽然没有提供具体的性能数据，但强调了LLM能够显著提高SQA流程的自动化程度和效率，并有助于确保软件产品符合相关行业标准。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于软件开发、测试和质量保证等领域，帮助企业提高软件开发效率、降低成本、提升软件质量，并确保软件产品符合相关行业标准。未来，该技术有望应用于更复杂的软件系统和更严格的质量要求，例如航空航天、医疗设备等领域。
📄 摘要（原文）
Software Quality Assurance (SQA) is critical for delivering reliable, secure, and efficient software products. The Software Quality Assurance Process aims to provide assurance that work products and processes comply with predefined provisions and plans. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) present new opportunities to enhance existing SQA processes by automating tasks like requirement analysis, code review, test generation, and compliance checks. Simultaneously, established standards such as ISO/IEC 12207, ISO/IEC 25010, ISO/IEC 5055, ISO 9001/ISO/IEC 90003, CMMI, and TMM provide structured frameworks for ensuring robust quality practices. This paper surveys the intersection of LLM-based SQA methods and these recognized standards, highlighting how AI-driven solutions can augment traditional approaches while maintaining compliance and process maturity. We first review the foundational software quality standards and the technical fundamentals of LLMs in software engineering. Next, we explore various LLM-based SQA applications, including requirement validation, defect detection, test generation, and documentation maintenance. We then map these applications to key software quality frameworks, illustrating how LLMs can address specific requirements and metrics within each standard. Empirical case studies and open-source initiatives demonstrate the practical viability of these methods. At the same time, discussions on challenges (e.g., data privacy, model bias, explainability) underscore the need for deliberate governance and auditing. Finally, we propose future directions encompassing adaptive learning, privacy-focused deployments, multimodal analysis, and evolving standards for AI-driven software quality.