MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320005455 · doi:10.1109/tse.2023.3242588

Trace Diagnostics for Signal-Based Temporal Properties

2023· article· en· W4320005455 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean Commission
Mots-clésTRACE (psycholinguistics)Computer scienceDigital subscriber lineProperty (philosophy)Context (archaeology)Domain-specific languageSpecification languageComplement (music)Medical diagnosisSIGNAL (programming language)Programming languageRoot causeTheoretical computer scienceReliability engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trace checking is a verification technique widely used in Cyber-physical system (CPS) development, to verify whether execution traces satisfy or violate properties expressing system requirements. Often these properties characterize complex signal behaviors and are defined using domain-specific languages, such as SB-TemPsy-DSL, a pattern-based specification language for signal-based temporal properties. Most of the trace-checking tools only yield a Boolean verdict. However, when a property is violated by a trace, engineers usually inspect the trace to understand the cause of the violation; such manual diagnostic is time-consuming and error-prone. Existing approaches that complement trace-checking tools with diagnostic capabilities either produce low-level explanations that are hardly comprehensible by engineers or do not support complex signal-based temporal properties. In this paper, we propose <i>TD-SB-TemPsy</i> , a trace-diagnostic approach for properties expressed using SB-TemPsy-DSL. Given a property and a trace that violates the property, <i>TD-SB-TemPsy</i> determines the root cause of the property violation. <i>TD-SB-TemPsy</i> relies on the concepts of <i>violation cause</i> , which characterizes one of the behaviors of the system that may lead to a property violation, and <i>diagnoses</i> , which are associated with violation causes and provide additional information to help engineers understand the violation cause. As part of <i>TD-SB-TemPsy</i> , we propose a language-agnostic methodology to define violation causes and diagnoses. In our context, its application resulted in a catalog of 34 violation causes, each associated with one diagnosis, tailored to properties expressed in SB-TemPsy-DSL. We assessed the applicability of <i>TD-SB-TemPsy</i> on two datasets, including one based on a complex industrial case study. The results show that <i>TD-SB-TemPsy</i> could finish within a timeout of 1 min for <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\approx 83.66\%$</tex-math></inline-formula> of the trace-property combinations in the industrial dataset, yielding a diagnosis in <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">$\approx 99.84\%$</tex-math></inline-formula> of these cases; moreover, it also yielded a diagnosis for all the trace-property combinations in the other dataset. These results suggest that our tool is applicable and efficient in most cases.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,217 · 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