Semantische Suche

Zur Navigation springen Zur Suche springen
Freitag, 5. November 2021, 12:00 Uhr, https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft Teams
Vortragende(r) Frederik Scheiderbauer
Titel Automatisiertes Black-Box Software Testing mit neuartigen neuronalen Netzen
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Kurzfassung Das Testen von Softwareprojekten ist mit einem hohen Arbeitsaufwand verbunden, dies betrifft insbesondere die grafische Benutzeroberfläche.

Verfahren der künstlichen Intelligenz auf der Grundlage neuronaler Netzwerke können genutzt werden, um viele der besonders aufwändigen Aufgaben schneller oder sogar besser zu lösen als herkömmliche Methoden. In dieser Arbeit wird ein neuartiges neuronales Netzwerk auf seine Fähigkeit hin untersucht, eine Software allein anhand der Pixeldaten ihrer Benutzeroberfläche zu testen. Des Weiteren wird ein Framework entwickelt, welches mithilfe von leistungsfähigen GPUs den Trainingsvorgang deutlich beschleunigen kann.

Freitag, 12. November 2021, 11:30 Uhr, https://kit-lecture.zoom.us/j/67744231815
Vortragende(r) Li Mingyi
Titel On the Converge of Monte Carlo Dependency Estimators
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Edouard Fouché
Kurzfassung Estimating dependency is essential for data analysis. For example in biological analysis, knowing the correlation between groups of proteins and genes may help predict genes functions, which makes cure discovery easier.

The recently introduced Monte Carlo Dependency Estimation (MCDE) framework defines the dependency between a set of variables as the expected value of a stochastic process performed on them. In practice, this expected value is approximated with an estimator which iteratively performs a set of Monte Carlo simulations. In this thesis, we propose several alternative estimators to approximate this expected value. They function in a more dynamic way and also leverage information from previous approximation iterations. Using both probability theory and experiments, we show that our new estimators converge much faster than the original one.

Freitag, 12. November 2021, 12:00 Uhr, Raum 348 (Gebäude 50.34)
Vortragende(r) Karl Rubel
Titel Umsetzung einer architekturellen Informationsflussanalyse auf Basis des Palladio-Komponentenmodells
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Christopher Gerking
Kurzfassung Es ist essentiell, dass Softwaresysteme die Vertraulichkeit von Informationen gewährleisten. Das Palladio Component Model (PCM) bietet bereits Werkzeuge zur Beschreibung von Softwarearchitekturen mit dem Ziel der Vorhersage von Qualitätseigenschaften. Es bietet allerdings keine unmittelbare Unterstützung zur Untersuchung der Vertraulichkeit von Dienstbeschreibungen auf Architekturebene. In dieser Arbeit wird eine Analysetechnik zur Überprüfung einer im PCM modellierten Architektur auf Vertraulichkeitseigenschaften entwickelt. Diese Analyse beruht auf der Untersuchung der im PCM erstellen Dienstbeschreibungen. In der Konzeption wird eine vorhandene Analysetechnik als Grundlage herangezogen und für die Verwendung mit dem PCM adaptiert. Dabei wird die Fragestellung nach der Vertraulichkeit durch Modelltransformation auf eine durch Model Checking überprüfbare Eigenschaft reduziert. Die Genauigkeit und Performance des Ansatzes werden anhand einer Fallstudie evaluiert. Durch die entwickelte Analysetechnik wird es Softwarearchitekten ermöglicht, frühzeitig auf Architekturebene eine Vertraulichkeitsanalyse auf komponentenbasierten Modellen durchzuführen.
Freitag, 12. November 2021, 12:00 Uhr, https://sdqweb.ipd.kit.edu/wiki/Institutsseminar/Microsoft_Teams
Vortragende(r) Hermann Krumrey
Titel Automatische Klassifikation von GitHub-Projekten nach Anwendungsbereichen
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Yves Kirschner
Kurzfassung GitHub ist eine der beliebtesten Plattformen für kollaboratives Entwickeln von Software-Projekten und ist eine wertvolle Ressource für Software-Entwickler. Die große Anzahl von Projekten, welche auf diesem Dienst zu finden sind, erschwert allerdings die Suche nach relevanten Projekten. Um die Auffindbarkeit von Projekten auf GitHub zu verbessern, wäre es nützlich, wenn diese in Kategorien klassifiziert wären. Diese Informationen könnten in einer Suchmaschine oder einem Empfehlungssystem verwendet werden. Manuelle Klassifikation aller Projekte ist allerdings wegen der großen Anzahl von Projekten nicht praktikabel. Daher ist ein automatisches Klassifikationssystem wünschenswert. Diese Arbeit befasst sich mit der Problematik, ein automatisches Klassifikationssystem für GitHub-Projekte zu entwickeln. Bei der vorgestellten Lösung werden GitHub-Topics verwendet, welches manuelle Klassifikation von GitHub-Projekten sind, welche von den Eigentümern der Projekte vorgenommen wurden. Diese klassifizierten Projekte werden als Trainingsdaten für ein überwachtes Klassifikationssystem verwendet. Somit entfällt die Notwendigkeit, manuell Trainingsdaten zu erstellen. Dies ermöglicht die Klassifikation mit flexiblen Klassenhierarchien. Im Kontext dieser Arbeit wurde ein Software-Projekt entwickelt, welches die Möglichkeit bietet, Trainingsdaten mithilfe der GitHub-API basierend auf GitHub-Topics zu generieren und anschließend mit diesen ein Klassifikationssystem zu trainieren. Durch einen modularen Ansatz können für den Zweck der Klassifikation eine Vielzahl von Vektorisierungs- und Vorhersagemethoden zum Einsatz kommen. Neue Implementierungen solcher Verfahren können ebenfalls leicht eingebunden werden. Das Projekt bietet zudem Schnittstellen für externe Programme, welche es ermöglicht, einen bereits trainierten Klassifikator für weiterführende Zwecke zu verwenden. Die Klassifikationsleistung des untersuchten Ansatzes bietet für Klassenhierarchien, welche sich gut auf GitHub-Topics abbilden lassen, eine bessere Klassifikationsleistung als vorherige Arbeiten. Bei Klassenhierarchien, wo dies nicht der Fall ist, die Klassifikationsleistung hingegen schlechter.
Vortragende(r) Moritz Halm
Titel The hW-inference Algorithm: Theory and Application
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Daniel Zimmermann
Kurzfassung Active inference-Alogrithmen konstruieren ein Modell einer als black box gegebenen Software durch interaktives Testen. hW-inference ist ein solcher active inference Algorithmus, welcher insbesonder Modelle von Software lernen kann ohne sie währendessen neu zu starten. Die gelernten Modelle sind endliche Zustandsautomaten mit Eingaben und Ausgaben (Mealy Automaten).

Der theoretische Teil der Arbeit behandelt das bislang ungelöste Problem, einen formalen Beweis für die Korrektheit von hW-inference zu finden. Im praktischen Teil schlagen wir heuristische Optimierungen vor, die die Anzahl der zum Lernen benötigten Eingaben verringern. Diese Heuristiken sind potentiell auch für anderen Lern- oder Testverfahren von endlichen Zustandsautomaten relevant. Endliche Zustandsautomaten sind außerdem ein verbreitetes Modell, das zum automatisiertem Testen von Anwendungen mit graphischen Benutzeroberflächen (GUIs) verwendet wird. Wir erötern, dass mit active inference-Algorithmen besonders präzise Modelle existierender GUI-Anwendugnen gelernt werden können. Insbesondere können dabei interne, nicht sichtbare Zustände der Anwendung unterschieden werden. Die Anwendung wird außerdem bereits durch den interkativen inference-Prozess gründlich getestet. Wir evaluieren diesen Ansatz in einer Fallstudie mit hW-inference.

Freitag, 26. November 2021, 11:30 Uhr, https://conf.dfn.de/webapp/conference/979160755
Vortragende(r) Hatem Nouri
Titel On the Utility of Privacy Measures for Battery-Based Load Hiding
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Vadim Arzamasov
Kurzfassung Smart meters can leak private informations. example : types of devices / number of employees ...

Battery-based Load Hiding(BBLH) can be used to increase privacy. (pairing a battery with a charge / discharge algorithm)

In this context, multiple Privacy Measures are essential to measure and compare the efficiency of different BBLH setups.

However, each measure can rank the BBLH setups differently, which raises the question :

Which privacy measures are more reliable for this purpose?

The goal of this study is to compare different privacy measures through analysis of their behaviour in relationship with certain natural requirements.