証拠はテスト中です:ソフトウェアをより信頼できるものにするスイスのブレークスルー

今日のソフトウェアプログラムのサイズと複雑さは、信頼性を確認することを困難にする可能性があります。

テストはこれまでにしか行われていません。アプリケーションがリリースされた後に頻繁に起こる戦略です。開発者は、重大な問題が明らかになった場合に製品のパッチを送信します。

スイス連邦工科大学(EFAle Polytechnique de LausanneまたはEPFL)の2人のコンピュータ科学者は、自動推論ツールを使用して、より正確な正式な数学的証明を使って検証することにより、ソフトウェアを置き換えることを望んでいます。

検証ツールは長年に亘って大幅に発展してきましたが、数学的誘導を使用する証明のサポートが妨げられていました。

ルーマニアのコンピュータのほぼ3分の2が少なくとも1つの違法ソフトウェアを運営しています。これは技術遺産の兆候であり、今やヨーロッパで一人当たりの技術職労働者が最も多いということです。

Automated Reasoning and Analysisの研究室のViktor Kuncak准教授とAndrew Reynolds博士の研究によるEPFLの研究は、Satisfiability Modulo Theories(SMT)ソルバの帰納的推論を改善することでこれを克服しています。

SMTソルバーは、ソフトウェアの次世代検証プログラムであり、自動数学的誘導を実行する能力を強化することで、ソフトウェアやハードウェア検証などの分野でさらに多くの問題を解決できるようになります」とViktor Kuncak氏は述べています。これにより、ソフトウェアの信頼性が向上し、航空管制から健康モニターまで毎日使用するシステムの安全性が向上します。

EPFL法は、ある自然数に対して定理が成り立つ場合、それは後続の定理(n + 1として知られる)のためであることを証明することに頼っている。特に、アクションを直接検証することができない場合、この手法では、タスクを解決できるより小さなものに分解します。

ソフトウェア検証のコンテキストでは、サブゴールは、関数呼び出しによって返される出力の特定のプロパティを記述するか、または関数呼び出しによって返される出力の特定のプロパティを宣言することがあります。プロパティは常にプログラム実行中に保持されます」とReynolds氏は述べています。

歴史的に、そのようなサブゴールを発見することは開発者に依存していました。今や新しい研究は、それが自動推論ツールによって実行可能であることを示しています。

導入を組み込むことで、Coverityのような商用検証ツールや、EPONで開発されたLeonのようなオープンソースの学術ツールでも、より強力で簡単なビルドが可能になります。

この新しい手法は、すでにオープンソースのSMTソルバであるCVC4(Cooperating Validity Checker)内で公開されています。

ソフトウェアテスティングとQA予算は、新しいものに重点を置いて上昇を続けています;ソフトウェアテストでは非IT職員の新鮮な視点を使用できます; 2015年:DevOps

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ソフトウェア検証アプリケーションでは、バイナリ検索ツリーやソートされたリストなど、データ構造の正確性を自動的に証明することができます。手動による検査で見つかったものよりも単純な証明を発見することができます。ユーザー、 “レイノルズは言った。

Mathematiciansとコンピュータ科学者は、数学的な証明の最も困難な部分に焦点を当て、根底にある自動推論ツールで証明のステップの大部分を処理できるようにすることが望ましいでしょう。

「数学的証明に使用される自動化の量を増やすことで、我々は自信を持って理由を定めることができる定理とシステムのサイズと複雑さを増やすことができます。

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