Auflistung nach:
Auflistung Softwaretechnik-Trends 44(2) - 2024 nach Titel
1 - 10 von 35
Treffer pro Seite
Sortieroptionen
- KonferenzbeitragAktionsforschung in der Software-Visualisierung(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Koschke, RainerDieser Beitrag widmet sich der empirischen Forschung in der Software-Visualisierung (SV). Wir setzen uns kritisch mit den bis dato eingesetzten empirischen Methoden auseinander und argumentieren, dass die Aktionsforschung ein komplementärer Ansatz ist, der gerade für das Design und die Evaluation von Software-Visualisierungen vielversprechend ist.
- ZeitschriftenartikelAngriffsbaum(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Herrmann, AndreaEin Angriffsbaum oder englisch Attack Tree ist eine systematische Methode für die Sicherheitsanalyse nicht nur von Software-Systemen. Dieses generische Modell kann man auch auf nichttechnische Systeme anwenden. Dabei stellt man mögliche Angriffspfade bzw. Szenarien in einer baumförmigen, hierarchischen Struktur dar.
- KonferenzbeitragATDLLMD: Acceptance test-driven LLM development(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Faragó, DavidSince the capabilities of Large Language Models (LLMs) have massively increased in the last years, many new applications based on LLMs are possible. However, these new applications also pose new challenges in LLM development. This article proposes an acceptance test-driven development (ATDD) style, baptized ATDLLMD, where the LLM’s training and test sets are extended in each iteration by data coming from validation of the previous iteration’s LLM and system around the LLM. So the validation phase supplies the additional or updated data for training and verification of the LLM. ATDLLMD is made possible by two major innovative solutions: applying the innovative CPMAI process, and applying our own verification tool, LM-Eval, leading to a red-train green cycle for LLM development, which resembles ATDD, but integrates data science best practices.
- KonferenzbeitragAuf dem Weg zum automatischen Reengineering von digitalen Zwillingen mit faktenbasierten Großsprachenmodellen(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Tenev, VasilIndustrie 4.0 hat große Datenmengen aus verschiedenen Unternehmenssystemen zugänglich gemacht, aber die Umsetzung des Konzepts der Digitalen Zwillinge (DZe) bleibt eine Herausforderung. Dieser Beitrag schlägt vor, große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), in Verbindung mit Wissensgraphen zu nutzen, um das Reengineering von DZe zu automatisieren. Ein zentraler Ansatz besteht darin, eine Plattform zur Erstellung von Wissensgraphen zu entwickeln, die Daten aus verschiedenen Quellen integriert und in ein einheitliches Format übersetzt. Durch den Einsatz von LLMs können komplexe Probleme gelöst werden, ohne dass spezifisches Wissen in die Modelle eingearbeitet werden muss. Dieser Ansatz bietet Vorteile wie die Vermeidung von Fehlinformationen und die Schaffung eines einzigen Wahrheitspunktes.
- ZeitschriftenartikelAutomated Traceability Link Recovery Between Requirements and Source Code(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Hey, TobiasEfficient development, maintenance, and management of software systems rely heavily on understanding the relationships between the various software artifacts. Manual creation and maintenance of traceability information between these artifacts incur high costs due to the required human expertise. Often this results in a deficiency in available traceability information that hampers the efficiency of the software projects. The FTLR approach presented in this dissertation aims to enhance automatic traceability link recovery between requirements and source code by leveraging a fine-grained semantic similarity comparison using pre trained word embeddings and Word Movers Distance. FTLR achieves significant improvements in traceabil ity connection identification by employing the fine grained mapping with subsequent majority vote-based aggregation. Additionally, it employs a novel approach for filtering irrelevant parts of requirements using a large language model-based classifier called NoRBERT, which achieves promising results on unseen projects. Furthermore, this dissertation explores the integration of bimodal large language models into FTLR but finds no significant performance increase over word embeddings. A comparative analysis showed that FTLR outperforms existing approaches in mean average precision and F1-scores, especially on projects with object-oriented source code. However, challenges, remain to fully automate traceability link recovery, particularly in large-scale projects.
- ZeitschriftenartikelAutomatically Detecting and Mitigating Issues in Program Analyzers(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Mansur, Muhammad NumairThis dissertation tackles two major challenges that impede the incorporation of static analysis tools into software development workflows, despite their potential to detect bugs and vulnerabilities in software before deployment. The first challenge addressed is unintentional unsoundness in program analyzers, such as SMT solvers and Datalog engines, which are susceptible to undetected soundness issues that can lead to severe consequences, particularly in safety-critical software. The dissertation presents novel, publicly available techniques that detected over 55 critical soundness bugs in these tools. The second challenge is balancing soundness, precision, and performance in static analyzers, which struggle with integration into diverse development scenarios due to their inability to scale and adapt to different program sizes and resource constraints. To combat this, the dissertation introduces an approach to automatically tailor abstract interpreters to specific code and resource conditions and presents a method for horizontally scaling analysis tools in cloud-based platforms.
- Konferenz-AbstractBericht(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Sokenou, Dehla; Friske, Mario; Güldali, Baris; Faragó, David; Winter, MarioDas 49. Treffen der GI-Fachgruppe TAV fand am 15. und 16. Februar 2024 statt und stand unter dem Motto Qualität sichtbar, messbar und bewertbar machen. Das Programm umfasste neben der Keynote von Mario Winter acht weitere Vorträge aus den Bereichen Best Practices, KI und Qualitätssicherung und Erfahrungen mit Toolchains.
- KonferenzbeitragBest Student Paper Award des 26. Workshop Software-Reengineering und -Evolution(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Quante, Jochen; Konersmann, Marco; Sauer, Stefan; Schilling, Daniela; Schulze, SandroZum 26. Workshop Software-Reengineering und -Evolution (WSRE) wurde am 29. April 2024 durch die Fachgruppe Software-Reengineering erneut der Preis für den besten studentischen Beitrag ausgelobt. Der Best Student Paper Award ist mit einem Preisgeld in Höhe von 250 € verbunden, das die Sponsoren bereitstellen. Teilnehmen konnten Studierende mit ihrem eigenen Projekt, z.B. ihrer Master- oder Bachelor arbeit oder einem andersartigen studentischen Projekt, das sie im Rahmen oder im Kontext ihres Studiums (bspw. auch innerhalb einer Werkstudententätigkeit) durchgeführt haben. Beiträge mussten sich mit einem Thema aus dem Themenspektrum des WSRE beschäftigen, so wie es im allgemeinen Call for Papers des WSRE dargestellt war. Wir gratulieren Michel Krause als Gewinner des Best Student Paper Awards des WSRE 2024.
- BuchBook Review: „Software Architectures“ of Nagl und Westfechtel(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Herrmann, AndreaNagl and Westfechtel present in their book an integrated, interdisciplinary and minimalistic approach how to model complex systems with a few essential models. This engineering model is built around architecture in the center as the leading artifact.
- KonferenzbeitragChallenges of Low Code PAAS Environments for Future Software Reengineering(Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 2, 2024) Konersmann, MarcoLow code software on Platform as a Service (PaaS) environments allow for rapid development and operation of productive business software systems by people that have no software development background. We identify and describe the challenges that low code software in PaaS environments pose on future reengineering. We distinguish between the challenges im posed by PaaS, by low code development, and by their combination, and outline potential solutions. Some of those have to be addressed by the platform owners, while some can be addressed only by the organizations using low code PaaS environments.