Analiza algorytmiczna podatno¿ci w oprogramowaniu obiektowym

Wykrywanie podatno¿ci oprogramowania jest niezb¿dne do identyfikacji klas podatnych na b¿¿dy i zmiany na wcze¿niejszych etapach rozwoju, tak aby mo¿na by¿o po¿wi¿ci¿ im szczególn¿ uwag¿, a tak¿e poprawi¿ jako¿¿ i niezawodno¿¿ oprogramowania. W celu przeprowadzenia konserwacji koryguj¿cej i adaptacyjnej konieczne jest wprowadzanie zmian w trakcie ewolucji oprogramowania. Wäne jest, aby analizowä cz¿stotliwo¿¿ zmian w poszczególnych klasach, a tak¿e identyfikowä i wykazywä powi¿zane zmiany w wielu klasach. Wczesne wykrywanie klas podatnych na awarie i zmiany umo¿liwia programistom i ekspertom po¿wi¿cenie cennego czasu i zasobów na te obszary oprogramowania. Przewidywanie klas oprogramowania podatnych na zmiany i awarie jest aktywnym tematem badä w dziedzinie in¿ynierii oprogramowania; wi¿kszo¿¿ badaczy zajmuje si¿ tym tematem. Takie przewidywania mog¿ by¿ wykorzystane do przewidywania zmian w ró¿nych klasach systemu mi¿dzy jedn¿ wersj¿ oprogramowania a nast¿pn¿. Wcze¿niejsze zidentyfikowanie klas podatnych na zmiany i awarie mo¿e pomóc w skupieniu uwagi na tych klasach.