Extraction de spécifications d'interactions à l'aide de contre-exemples

Interaction specification mining with adversarial examples

• Auteur / Autrice : Christian Nguetoum kenne
• Direction : Pascale Le gall
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/02/2024
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale INTERFACES : approches interdisciplinaires, fondements, applications et innovation
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes - EA 4037
• Partenaire(s) de recherche : Référent : CentraleSupélec

Mots clés

Mots clés libres

Systèmes distribués

Spéfications formelles

Inférence de modèles

Modèles d'interaction

Composition de modèles

Distributed systems

Formal specifications

Model mining

Interaction models

Model composition

Résumé

Les systèmes logiciels sont souvent développés de manière modulaire en (ré)utilisant des composants qui coopèrent pour fournir un service plus global. Nous examinerons les systèmes à logiciels prépondérants, en particulier ceux qui sont composés de composants communicants via l'échange de messages. Des exemples de tels systèmes sont les systèmes client/serveur, les systèmes de contrôle des transports, l'internet des objets, les véhicules autonomes connectés, etc. En pratique, l'assemblage de ces composants suit des procédures ad hoc mal documentées. Par conséquent, la découverte de leurs spécifications formelles, c'est-à-dire l'inférence des spécifications, est d'un grand intérêt pour de nombreuses activités de vérification et de validation des logiciels. Dans notre contexte, l'inférence exploitera les informations contenues dans les traces d'exécution (journaux / logs) des composants communicants. Ces logs sont souvent collectés par le biais d'une instrumentation du code ou d'une architecture de test. L'objectif de ce projet est de développer de nouvelles méthodes d'exploration des spécifications d'interaction, telles que les modèles de diagrammes de séquence UML ou les diagrammes de séquence de messages (MSC). Le cadre d'exploration prévu sera fondé sur des travaux théoriques récents et des outils de soutien sur la sémantique de réécriture opérationnelle de l'interaction développés conjointement par le CEA LIST et CentraleSupélec. Il comprendra la génération de tests, guidée par des propriétés clés d'accessibilité ou, plus généralement, des propriétés LTL (Linear Temporal Logic) qui exécutent les composants avec des entrées de test particulières et garantissent ainsi la diversité de leurs exécutions pour une exploration plus efficace.

Software systems are often developed in a modular way by (re)using components that cooperate in providing a more global service. We will consider component-intensive software systems, particularly those composed of communicating components via message passing and communication primitives. Examples of such systems are client/server systems, transportation control systems, Internet of Things, connected autonomous vehicles, etc. In practice, the assembly of these components follows poorly documented ad-hoc procedures. Therefore, discovering their formal specifications, i.e., specification mining is of great interest for many software verification and validation activities. In our context, mining will exploit the information contained in the execution logs of the communicating components. These logs are often collected via code instrumentation or sniffing or via a testing architecture. The objective of the doctoral work is to develop new methods for mining interaction specifications, such as models of UML Sequence diagrams or Message Sequence Charts (MSC). The foreseen mining framework will be grounded by recent theoretical work and supporting tooling on operational rewriting semantics of interaction developed conjointly between CEA LIST and CentraleSupélec. It will encompass test generation, guided by key reachability properties or, more generally, LTL (Linear Temporal Logic) properties that adversely exercise the components against uncommon test inputs and thus ensuring diversity in their executions for more efficient mining.