Wykrywanie i zastosowanie asercji i ze śladem

• Autorzy: Nazimek P.

Warianty tytułu

EN

Assertions with trace detection and usage

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Systemy automatycznego wykrywania asercji pozwalają na znalezienie szeregu własności badanego oprogramowania poprzez jego analizę w trakcie pracy. W artykule zaproponowano metodę podniesienia wiarygodności wykrywanych asercji poprzez powiązanie ich ze śladem wykonania programu. Zdefiniowano pojęcie asercji ze śladem. Przedstawiono proces automatycznego wykrywania tego typu asercji oraz metody pozwalające na ich weryfikację podczas działania badanego programu. Omówiono wybrane wyniki eksperymentów związane z wykrywaniem asercji ze śladem oraz ich wykorzystaniem w detekcji błędów.

EN

Assertions dynamic detection algorithms are designed to ?nd different types of dependences in programs based only on information collected through using a program execution without static analysis. Speci?city of those algorithms and limited quantity of data to analyze needs to investigate the usage principle of discovered dependences for software dependability increase. This article introduces techniques for increasing ef?ciency of detected assertions through using program execution trace. Concepts of a trace and an assertion with trace were de?ned. The work describes methods of automatic assertion with trace detection and verification during program execution. For several applications experiments results have been presented.

Słowa kluczowe

PL

asercja; asercja ze śladem

EN

assertions; assertion with trace detection

• Wydawca: Wydział Elektroniki, Telekomunikacji i Informatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału ETI Politechniki Gdańskiej. Technologie Informacyjne
• Rocznik: 2010
• Tom: T. 19
• Strony: 379--384
• Opis fizyczny: Bibliogr. 2 poz., rys.

Twórcy

autor

Nazimek P.

• Politechnika Warszawska Instytut Informatyki

Bibliografia

• [1] M.D. Ernst: Dynamically Discovering Likely Program Invariants. Ph.D., University of Washington Department of Computer Science and Engineering, Seattle, Washington, 2000.
• [2] J. Yang, D. Evans, D. Bhardwaj, T. Bhat, M. Das: Perracotta: mining temporal API rules from imperfect traces. ICSE 2006: Proceeding of the 28th international conference on Software engineering, strony 282–291, New York, NY, USA, 2006. ACM Press.