Evaluating optimization and reverse engineering techniques on data-intensive systems

Nagy Csaba
Evaluating optimization and reverse engineering techniques on data-intensive systems.
PhD, University of Szeged.
(2014)

[img]
Preview
PDF (disszertáció)
Download (6MB) | Preview
[img]
Preview
PDF (tézis)
Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
PDF (tézis)
Download (1MB) | Preview

Abstract in Hungarian

Jelen tanulmányban adat-intenzív rendszerek visszatervezési módszereit vizsgáljuk statikus elemzési módszerekkel. Olyan módszerekkel foglalkozunk, amik a szoftver és az adat komponensek együttes vizsgálatával nyernek ki rejtett kapcsolatokat adat-intenzív rendszerekből. A kinyert információ segítségével megoldást keresünk adat-intenzív rendszerek architektúrájának feltérképezésére; egy speciális negyedik generációs nyelvben, Magicben fejlesztett alkalmazások minőségbiztosítására; input adat okozta biztonsági hibák felderítésére; valamint információs rendszerek optimalizálására lokális refaktoring műveletek segítségével. A bemutatott módszerekkel nagyméretű, ipari rendszereket elemzünk, egyebek mellett egy több, mint 4 millió soros banki rendszer esettanulmányát is bemutatjuk, ahol a rendszer architektúra térképét állítjuk elő automatikus eszközökkel, illetve minőségproblémákat tárunk fel benne. Az alábbi kutatási kérdésekre keressük a válaszokat: 1. Lehetséges-e automatikus forráskód elemzési módszerekkel, adateléréseket vizsgálva, információt kinyerni, ami segíthet egy adat-intenzív rendszer architektúrájának feltérképezésében? 2. Adaptálható-e egy harmadik generációs nyelvekhez kifejlesztett automatikus elemzési módszer egy negyedik generációs nyelvre, mint amilyen a Magic? Amennyiben igen, úgy lehetséges-e statikus kódelemzéssel támogatni egy Magic alkalmazás újabb verzióra történő migrálását? 3. Hatékonyan használhatóak-e a vezérlési folyam és adatfolyam elemzések a felhasználói input okozta biztonsági hibák felderítéséhez? 4. Milyen mértékben lehetséges csökkenteni kód faktoring algoritmusok segítségével egy fordító által előállított binárisok méretét? Az elért eredményeinket hat tézispontban foglaljuk össze, amelyek az alábbiak: I Örökölt, adat-intenzív rendszerek architektúrájának visszatervezése (a) Architekturális függőségek feltérképezése adat-intenzív rendszerekben (b) Nagyméretű, örökölt rendszerek architekturális problémáinak vizsgálata II A Magic világa (a) Magic alkalmazások visszatervezését támogató elemzőcsomag kifejlesztése (b) Új komplexitás metrikák definiálása és kiértékelése Magic rendszereken III Biztonsági elemzés és optimalizálás (a) Felhasználói input okozta biztonsági hibák felderítése (b) Információs rendszerek optimalizálása: kód faktoring a GCC fordítóban

Item Type: Thesis (PhD)
Creators: Nagy Csaba
Hungarian title label: Optimalizációs és visszatervezési technikák kiértékelése adat-intenzív rendszereken
Title of the thesis in foreign language: Evaluating optimization and reverse engineering techniques on data-intensive systems
Divisions: Doctoral School Informatics
Discipline label: természettudományok > matematika- és számítástudományok
Defence date label: 2014. May 12.
Supervisor label:
SupervisorSupervisor scientific name labelEmail
Dr. Gyimóthy Tibor tanszékvezető egyetemi tanár, Szoftverfejlesztés Tanszékgyimi@inf.u-szeged.hu
Reviewer label:
Reviewer name labelReviewer scientific name labelEmail
Dr. Porkoláb Zoltánegyetemi docens, Ph.D., ELTE IK Programozási Nyelvek és Fordítóprogramok Tanszékgsd@caesar.elte.hu
Dr. Lengyel Lászlóegyetemi docens, Ph.D., BME VIK Automatizálási és Alkalmazott Informatikai TanszékLengyel.Laszlo@aut.bme.hu
President label:
President name labelPresident scientific name labelEmail
Dr. Csirik Jánoegyetemi tanár, az MTA doktora, SZTE TTIK Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszékcsirik@inf.u-szeged.hu
Member label:
Member name labelMember scientific name labelEmail
Dr. Balázs Péteradjunktus, Ph.D., SZTE TTIK Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszékpbalazs@inf.u-szeged.hu
Dr. Nagy Antaladjunktus, Ph.D., SZTE TTIK Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszéknagya@inf.u-szeged.hu
Item ID: 2025
Identification Number: 2817303
doi: https://doi.org/10.14232/phd.2025
Date Deposited: 2014. Jan. 14. 13:46
Last Modified: 2017. Jun. 23. 14:00
Depository no.: B 5710
Supervisor: Dr. Gyimóthy Tibor
Supervisor scientific name label: tanszékvezető egyetemi tanár, Szoftverfejlesztés Tanszék
URI: http://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/2025
Defence/Citable status: Defended.

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year