À propos du CRIM

Analyse statique et dynamique de programmes Java multithread

L’identification des sources d’erreurs dans les applications Java multithreads à partir de l’analyse statique est une tâche difficile. Les structures typiques présentes dans le code source pouvant conduire à l’apparition de ces erreurs ont été étudiées et classées par l’équipe dans une librairie de 38 anti-patrons (anti patterns). Un ensemble de dix anti-patrons ont été implémentés dans une plateforme d’analyse de code. L’analyse statique seule étant insuffisante pour détecter la totalité de ces erreurs, une analyse dynamique complémentaire basée sur le développement d’observateurs sous forme d’automates et le déploiement d’une approche de vérification de modèles a également été développée.

En parallèle à ces efforts centrés sur le multithreading, l’expertise du CRIM comprend également la mesure de la qualité de la conception et du code source. Une conception et un code de mauvaise qualité conduisant au développement de logiciels difficiles à comprendre et à maintenir, des mesures spécifiques couvrant ces deux domaines sont nécessaires. La présence d’erreurs typiques comme la violation de principes reconnus de conception, le non-respect d’heuristiques de qualités et des conventions de codage généralement acceptées par la communauté des développeurs font partie des failles à détecter.

Équipes

Événement à venir

  • Gala des Prix Innovation 2020 de l'ADRIQ
    19/11/20 0h00
    Palais des Congrès de Montréal
    Le Gala Prix Innovation 2020 de l'ADRIQ aura lieu le 19 novembre 2020, au Palais des congrès de Montréal.
    +
  • AIxSPACE RT @AIxSPACE_ca: Registrations are open for AIxSPACE! We're looking forward to meeting you all at the 1st event dedicated to #AI applied to…
  • Vous souhaitez rencontrer des grandes compagnies, chercheurs et startups afin d'avoir une discussion de fond sur la… https://t.co/g6adtJ519H

Publications récentes

  • On The Performance of Time-Pooling Strategies for End-to-End Spoken Language Identification

    +
  • An ensemble Based Approach for Generalized Detection of Spoofing Attacks to Automatic Speaker Recognizers

    +