抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自然言語シナリオを記述する方法の選択は困難である,利害関係者は,それらの記述を一般化したり見落とすか,代替シナリオの気づかないかもしれないからである。セキュリティでは,例えば,このはあまりにも一般的な弱いセキュリティ制約,または失われた制約をもたらす可能性がある。もう一つの課題は,分析した発生新しいシナリオを止めるために不明なことである。本論文では,誘発されたエキスパート選好に基づくシナリオにおけるシステム制約を収集経験的に要求分析者を支援する多因子品質法(MQM)を導入した。法は新しい要求を抽出する定性的符号化を用いたシステム品質を測定するための定量的統計解析を組み合わせたものである。方法は品質面積による影響領域における最小分析者の専門知識を有するブートストラップ型であり,システム品質を単調に増加するエキスパート推奨される要求を選ぶことに向かう分析者を誘導する。セキュリティへの本法の適用の結果を報告した。これはブートストラッピング段階で69セキュリティ専門家から誘発された550要求,新しい要求の全体的な改善を測定するために45セキュリティ専門家による検証段階でのこれらの結果の評価を含んでいる。本研究におけるセキュリティ専門家が10年の経験の平均を持っていた。著者らの結果は,この方法を用いて,検証段階で収集されたセキュリティ品質評価の増加を検出することを示した。最後に,筆者らは筆者らの提案法は,セキュリティ要求の獲得,解析,測定を改善するのに役立つかを議論した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
