Model checking: Correct Web page navigations with browser behavior.
Notice bibliographique
Résumé
While providing better performance, transparency and expressiveness, the main features of the web technologies such as web caching, session and cookies, dynamically generated web pages etc. may also affect the correct understanding of the web applications running on top of them. From the viewpoint of formal verification and specification-based testing, this suggests that the formal model of the web application we use for static analysis or test case generation should contain the abstract behavior of the underlying web application environment. Here we consider the automated generation of such a model in terms of extended finite state machines from a given abstract description of a web application by incorporating the abstract behavioral model of the web browsers in the presence of session/cookies and dynamically generated web pages. The derived model can serve as the formal basis for both model checking and specification-based testing on the web applications where we take into account the effect of the internal caching mechanism to the correct accessibility of the web pages, which can be quite sensitive to the security of the information they carry. In order to check the correctness of the derived model against required properties, we provide the automated translation of the model into Promela. By applying SPIN on Promela models, we present experimental results on the evaluation of the proposed modeling in terms of scalability.Dept. of Computer Science. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .Z543. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-05, page: 1761. Adviser: Jessica Chen. Thesis (M.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».