区块链注入以建立AI支持软件演化可信性：系统文献综述
软件工程
2026-02-03 v2
摘要
背景：区块链和AI日益被探索以增强软件工程（SE）中的可信度，尤其是在支持软件演化任务方面。方法：我们采用预定义协议、明确的合格标准以确保透明度、可重复性和最小化偏见，进行系统文献综述（SLR），综合区块链赋能的AI驱动SE工具和流程的可信度研究。结果：大多数研究聚焦于AI集成到SE，仅31%明确关注可信度。我们的综述突出了六项近期研究，探索区块链方法以强化AI辅助SE任务中的可靠性、透明度和问责制。结论：区块链通过确保数据不可变性、模型透明度和生命周期问责制，提升信任，包括联邦学习与区块链共识和私有数据验证。然而，信任定义不一致和现实测试有限仍是主要挑战。未来工作必须开发可衡量、可重复的信任框架，以实现可靠、安全、合规的AI驱动SE生态系统，包括大语言模型应用。
引用
@article{arxiv.2601.20918,
title = {Infusion of Blockchain to Establish Trustworthiness in AI Supported Software Evolution: A Systematic Literature Review},
author = {Mohammad Naserameri and Juergen Rilling},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.20918},
year = {2026}
}
备注
This paper is a preprint of a manuscript submitted for journal publication. The accompanying dataset supporting this systematic literature review is publicly available on Zenodo