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Enregistrement W2166251938

A formal component-based software engineering approach for developing trustworthy systems

2009· dissertation· en· W2166251938 sur OpenAlexaff
Mubarak Mohammad

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)Computer scienceSoftware systemComponent-based software engineeringSoftware engineeringTrustworthinessSoftwareComputer securityProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software systems are increasingly becoming ubiquitous, affecting the way we experience the world. Embedded software systems, especially those used in smart devices, have become an essential constituent of the technological infrastructure of modem societies. Such systems, in order to be trusted in society, must be proved to be trustworthy. Trustworthiness is a composite non-functional property that implies safety, timeliness, security, availability, and reliability. This thesis is a contribution to a rigorous development of systems in which trustworthiness property can be specified and formally verified. Developing trustworthy software systems that are complex and used by a large heterogenous population of users is a challenging task. The component-based software engineering (CBSE) paradigm can provide an effective solution to address these challenges. However, none of the current component-based approaches can be used as is, because all of them lack the essential requirements for constructing trustworthy systems. The three contributions made in this thesis are intended to add to the expressive power needed to raise CBSE practices to a rigorous level for constructing formally verifiable trustworthy systems. The first contribution of the thesis is a formal definition of the trustworthy component model. The trustworthiness quality attributes are introduced as first class structural elements. The behavior of a component is automatically generated as an extended timed automata. A model checking technique is used to verify the properties of trustworthiness. A composition theory that preserves the properties of trustworthiness in a composition is presented. Conventional software engineering development processes are not suitable either for developing component-based systems or for developing trustworthy systems. In order to develop a component-based trustworthy system, the development process must be reuse-oriented, component-oriented, and must integrate formal languages and rigorous methods in all phases of system life-cycle. The second contribution of the thesis is a software engineering process model that consists of several parallel tracks of activities including component development, component assessment, component reuse, and component-based system development. The central concern in all activities of this process is ensuring trustworthiness. The third and final contribution of the thesis is a development framework with a comprehensive set of tools supporting the spectrum of formal development activity from modeling to deployment. The proposed approach has been applied to several case studies in the domains of component-based development and safety-critical systems. The experience from the case studies confirms that the approach is suitable for developing large and complex trustworthy systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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