早期的软件开发规模都很小、复杂程度低、过程混乱无序、对验证的投入极少、验证介入也晚，常常是等到形成代码，产品已经基本完成时才进行验证。到了20世纪80年代初期，软件和IT行业进入了大发展时代，软件趋向规模化、复杂化，软件验证的地位越来越重要。它再也不是一个一次性的、只是开发后期的活动，而是与整个开发流程融合成一体、覆盖全流程。软件验证已成为一个专业，需要运用专门的方法和手段，需要专门人才和专家来承担。进入20世纪90年代，软件行业开始迅猛发展，软件的规模变的非常大，在一些大型软件开发过程中，验证活动需要花费大量的时间和成本，而当时的验证手段几乎全是手工方式，验证效率非常低，并且随着软件复杂度的提高以及应用场景多样化，出现了很多通过手工方式无法完成验证的情况。于是促成了应用验证工具和自动化验证方法的发展，提高了软件验证的自动化程度，让验证人员从烦琐和重复的验证活动中解脱出来，专心从事价值更高的验证分析和设计等活动。随着测试工具、测试平台、测试语言的蓬勃发展，很多软件企业实现了7*24小时无人值守验证。21世纪揭开了互联网软件快速发展，诞生了持续交付、DevOps开发模式，更是促使了从设计验证、单元验证、服务验证、集成验证、系统验证、上线监控等全流程验证的自动化。

软件验证是为了发现错误而执行程序的过程。验证的目的是为了发现和证明软件有错，而不是证明程序无错。在软件开发过程中，需求分析、设计与编码等工作都是建设性的，唯独验证是带有“破坏性”的，软件验证可视为分析、设计和编码3个阶段的“最终审查”，在软件质量保证中具有重要地位。

从是否关心软件内部结构和具体实现的角度可划分：白盒验证、黑盒验证、灰盒验证。从是否执行程序的角度划分：静态验证、动态验证。从软件开发的过程按阶段划分有：单元验证、集成验证、系统验证、软件验收、运营验证。从软件质量目标角度划分：功能验证、性能验证、可靠性验证、安全性验证、兼容性验证。从验证手段划分：手工验证、自动化验证。从被验证对象划分：需求验证、规约验证、设计验证、软件验证。

软件验证主要包括：①验证计划。主要对软件验证全流程活动的范围、进度、人力、物料、方法、风险等做总体筹划，一般由验证部经理或验证子项目经理主导完成。②验证需求分析。负责解决测什么的问题。对于被测软件进行场景化分析，从功能、性能、安全性、可靠性、兼容性、易用性、生命周期可服务性等质量维度输出验证规格，为验证设计提供输入。③验证用例设计。基于详尽的验证规格，结合明确软件运行的场景和上下文，将验证规格实例化成可操作的验证步骤和执行预期结果，使得验证工程师能够独立完成验证工作。④验证脚本实现。基于软件进度和成本要求，大量的验证用例需要自动化执行，需要将验证用例转化为机器可执行的脚本（通常也是采用一种计算机解释性语言）。⑤验证策略。基于软件成熟度、需求交付计划、软件运行环境、人员技能等综合要素，将验证用例按不同抽样比重、执行先后、覆盖范围等执行策略，以取得测试投入、缺陷发现、缺陷定位、缺陷去除等综合最优。⑥验证执行。按照既定计划和策略，准备好验证环境，将用例付诸自动化或手工执行，并记录详尽的缺陷触发条件、异常现象和相关数据，并及时通过缺陷追踪系统记录。⑦验证报告。一般情况下，执行的用例结果（通过、不通过、阻塞），以及发现的缺陷就是验证执行的输出，验证系统能自动生成过程和结果报告。对于期望持续改进的组织和个人，还可以对软件研发和验证各个阶段进行全面和深入的分析总结，为后续软件开发、验证活动改进提供参考。

对于特别复杂的软件系统，还涉及验证工具的研发。

软件验证的发展趋势主要包含：①软件需求实例化。是指软件需求采用合适的形式化方法描述，软件需求暨验证需求，根据形式化的软件需求自动生成验证用例，减少验证投入、提升需求和验证质量。②模型驱动验证。通过UML等建模工具，完成软件需求、设计、开发、验证，减少验证投入。③用户验证。可以通过特定质量受控的方法，让最终用户参与验证，尽早获得用户评价。④A/B验证。对于两种不同的方案交付用户验证或使用，通过对比获得最佳软件方案。⑤精准验证。在快速迭代和故障程序修复场景，往往会引入其他软件bug，为获得最佳质量就必须需进行全面的大量的用例来验证，而通过精准验证可获得最小的验证投入。