Raport de Cercetare

Grant: Modelarea, analiza si verificarea sistemelor software (tema 4, cod CNCSIS 23)

Autor: conf. dr.ing. Marius Minea

Universitatea “Politehnica” din Timisoara

Echipa de proiect:

– s.l.dr.ing. Radu Marinescu

– s.l.dr.ing. Dan Pescaru

– s.l.dr.ing. Ioana Sora

– as.drd.ing. Cristina Marinescu

Obiectivul general al proiectului a fost continuarea şi extinderea cercetării membrilor echipei în modelarea, analiza şi verificarea de software, pentru o integrare eficientă şi o aplicabilitate practică sporită. În cadrul acestui obiectiv general, au fost tratate următoarele obiective ştiinţifice:

1. Modelarea sistemelor software, cu următoarele activităţi:

1.1. Extinderea limbajului de descriere pentru componente compozabile, incluzând o implementare a acestuia¸ si un repozitoriu de componente.

1.2. Extinderea semanticii modelelor utilizând sistemul OFL, pentruîmbunătăţirea modelării sistemelor software complexe.

2. Analiza cu metrici de calitate, cu următoarele activităţi:

2.1. Extinderea metamodelului MeMoJ, permiţând analize structurale independente de limbajul sursă

2.2. Sistematizarea şi extinderea SAIL, pentru exprimarea uniformă si facilă a strategiilor de detecţie

3. Verificare formală, cu următoarele activităţi:

3.1. Formalizarea descrierii pe componente, extinderea ei şi verificarea compunerii componentelor

3.2. Detecţia erorilor prin analiză statică, în vederea aplicabilităţii practice, şi a perspectivei de unificare cu modelul de analize structurale

Diseminarea rezultatelor cercetării s-a efecutat prin publicarea a 16 articole ştiinţifice, din care 1 intr-un jurnal, 7 la conferinte si simpozioane în strainatate, cotate INSPEC, 4 la conferinte internationale recenzate desfasurate în România, şi 4 la simpozioane locale:

1. Ioana Şora, Vladimir Cretu, Pierre Verbaeten, Yolande Berbers. Managing Variability of Self-Customizable Systems Through Composable Components. International Journal of Software Process Improvement and Practice, vol. 10(1), 2005, pp.77-95.

2. Daniel Raţiu, Stephane Ducasse, Tudor Gîrba, Radu Marinescu. Using History Information to Improve Design Flaws Detection. Proceedings of the 8th European Conference on Software Maintenance and Reengineering (CSMR 2004), IEEE Computer Society Press, pag. 223-232

3. Blaise Genest, Marius Minea, Anca Muscholl, Doron Peled. Specifying and verifying partial order properties using template MSCs. Proc. 7th International Conference on Foundations of Software Science and Computation Structures, Lecture Notes in Computer Science 2987, Springer, pp.195-210.

4. Ioana Şora, Vladimir Creţu, Pierre Verbaeten, Yolande Berbers. Automating Decisions in Component Composition Based on Propagation of Requirements, Proc. 7th International Conference on Fundamental Approaches to Software Engineering. LNCS 2984, Springer, p. 374-388.

5. Radu Marinescu. Detection Strategies: Metrics-Based Rules for Detecting Design Flaws. Proc. 20th IEEE International Conference on Software Maintenance, IEEE Computer Society Press, p.350-359

6. Tudor Gîrba, Stephane Ducasse, Radu Marinescu, Daniel Raţiu. Identifying Entities That Change Together. Proceedings of 9th IEEE Workshop on Empirical Studies of Software Maintenance, 2004.

7. Radu Marinescu, Daniel Raţiu. Quantifying the Quality of Object-Oriented Design. Proc. 11^th IEEE Working Conference on Reverse Engineering, Delft, IEEE Computer Society Press, 2004, p.192-201

8. Petru Mihancea, Radu Marinescu. Towards the Optimization of Automatic Detection of Design Flaws in Object-Oriented Software Systems. Proc. 9th European Conference on Software Maintenance and Reengineering, IEEE Computer Society Press 2005, p.92-101

9. D. Pescaru, P. Lahire, C. Chirila, E. Ţ undrea. A better representation for class relationships in UML using OFL meta-information, Proceedings of IEEE-TTTC International Conference on Automation, Quality & Testing, Robotics (AQTR 2004), Cluj-Napoca, Romania, ISBN 973-713-047-2, pag. 269-274

10. E. Ţundrea, P. Lahire, D. Parigot, C. Chirilă, D. Pescaru. SMARTFACTORY - an Implementation of the Domain Driven Development Approach, Proceedings of 1st Romanian - Hungarian Joint Symposium on Applied Computational Intelligence (SACI 2004), Timişoara, Romania, p. 231-240

11. C. Chirilă, P. Crescenzo, P. Lahire, D. Pescaru, E. Ţundrea. Factoring Mechanism of Reverse Inheritance, Proc. 6th International Conf. on Technical Informatics (CONTI 2004), Timişoara, p.131-36

12. Ioana Şora. Defining Composable Components in Multi-Flow Architectures Through Structural Constraints, Proceedings of 6th International Conf. on Technical Informatics (CONTI 2004), Timişoara.

13. Daniel Ratiu, Radu Marinescu. Evolution enriched detection of God classes. Proc. of Workshop on Computer Aided Verification of Information Systems (CAVIS 2004), Institutul e-Austria Timişoara.

14. Cristina Marinescu, Radu Marinescu. A dedicated language to object-oriented design analyses. Proceedings of Workshop on Computer Aided Verification of Information Systems (CAVIS 2004), Institutul e-Austria Timişoara.

15. Petru Mihancea, Radu Marinescu. Improving the automatic detection of design flaws in object-oriented software systems. Proceedings of Workshop on Computer Aided Verification of Information Systems (CAVIS 2004), Institutul e-Austria Timişoara.

16. Ioana Şora, V. Creţu. Approaching component composition: architectural vs domain-specific. Proceedings of Workshop on Computer Aided Verification of Information Systems (CAVIS 2004), Institutul e-Austria Timişoara.

Au fost conduse 3 lucrări de dizertaţie şi 6 de diplomă cu teme ce abordează aspecte din contract.

Pentru o diseminare suplimentară a aplicabilităţii practice a rezultatelor cercetării, mediul de analiză structurală dezvoltat în prezentul proiect a fost prezentat şi demonstrat în cadrul unei conferinţe:

C. Marinescu, R. Marinescu, P. Mihancea, D. Raţiu, R. Wettel - Analysis Infrastructure for Quality Assessment of Object-oriented Design. 6th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing (SYNASC 2004), Timişoara.

Fondurile obţinute din grant au fost folosite de asemenea pentru:

– dezvoltarea infrastructurii grupului de cercetare, prin achiziţionarea unei imprimante-copiator multifuncţionale, necesare în desfăşurarea activităţilor de documentare şi editare, a unei table de conferinte precum si actualizarea infrastructurii de calcul

– achiziţionarea de cărţi de specialitate în domeniul ingineriei software

– editarea a 3 cărţi de specialitate cu uz de cercetare şi didactic (1 realizată, 2 în pregătire)

– recompensarea activităţii echipei de cercetare prin salarii

1 Modelarea sistemelor software

1.1 Extinderea limbajului de descriere pentru componente compozabile

In cadrul proiectului s-au definit şi implementat părţi ale unui model compoziţional original, compus dintr-o schemă şi un formalism de descriere a componentelor şi o strategie de compoziţie. Existenţa unui asemenea model este utilă în orice situaţie de dezvoltare bazată pe componente, dar este esenţială şi indispensabilă pentru realizarea de unelte care să sprijine activitatea de compunere a unui sistem, deoarece orice automatizare a unor operaţii de decizie necesită un model sistematic.

Pentru utilizarea corectă a componentelor în compoziţii şi a automatizării acestui proces este esenţială o specificare bună a părţilor care se compun. Un contract trebuie să specifice care sunt serviciile furnizate de către componente şi condiţiile cerute pentru a putea funcţiona la parametrii contractaţi. Analizând metodele existente de descriere a componentelor şi neajunsurile acestora am dezvoltat o metodă originală de descriere a componentelor adecvată în vederea manipulării lor automate.

S-a pornit de la modelul compoziţional bazat pe componente compozabile pentru o clasă de arhitecturi software multi-flux definit in teza dr. ing. Ioana Şora (2003). Conceptele de bază sunt noţiunea de componente compozabile şi mecanismul constrângerilor structurale ca noua metodă de management a variabilităţii. O componentă compozabilă are o identitate proprie bine definită de porturile sale de interacţiune cu mediul, serviciile pe care le furnizează si cele de care depinde. Structura internă a unei componente compozabile însă nu este fixată, ci poate fi compusă in mod dinamic, în cadrul stabilit de un set de constrângeri structurale. Descrierea unei componente compozabile conţine pe lângă interfaţa sa şi constrângerile structurale referitoare la structura internă a componentei.

Constrângerile structurale pentru o componentă compozabilă exprimă linii directoare flexibile ce ajuta la stabilirea compoziţiei structurii interne a componentei. Rolul lor pentru o componentă compozabilă este de a stabili elementele esenţiale ale structurii acesteia. Constrângerile structurale definesc un set de cerinţe minime pe care trebuie să le indeplinească structura internă a unei componente pentru a-i asigura acesteia o identitate precizată. Ele nu descriu şi nu fixează configuraţia structurii interne. Mecanismul constrângerilor structurale reprezintă o metodă nouă de management al variabilităţii, care realizează un echilibru optim între necesitatea de a permite variaţii neanticipate ale structurii unei componente sau ale unui sistem si necesitatea de a menţine identitatea si corectitudinea sa.

În acest proiect, s-a extins conceptual schema de descriere a componentelor compozabile, s-a definit un formalism de descriere (limbajul CCDL) şi un repozitoriu de componente. S-a stabilit necesitatea de a descrie componentele in termenii interfeţei şi a constrângerilor structurale. Interfaţa unei componente este specificată în termeni de porturi, împreună cu contractele semantice în termenii unor proprietăţi cerute si furnizate. Constrângerile structurale pentru o componentă compozabilă sunt exprimate in termeni de fluxuri interne şi proprietăţi care trebuie să fie prezente pe aceste fluxuri.

Schema de descriere propusă are avantajul că specificaţiile au o complexitate redusă şi că mecanismul constrângerilor structurale permite un grad ridicat de variabilitate neanticipată, spre deosebire de alte soluţii din literatură pentru managementul variabilităţii unei configuraţii cum sunt utilizarea de skeleton-uri şi puncte de variabilitate. Constrângerile structurale fixează fluxurile interne ale unei componente şi stabilesc proprietăţile prezente pe fiecare din aceste fluxuri. Prin aceasta, tipul şi numărul componentelor care ar putea face parte din configuraţia structurii interne a componentei compozabile nu sunt precizate şi deci nu există limitări în acest sens. Compunerea structurii interne a unei componente compozabile se face în mod dinamic, conform cerinţelor de adaptare impuse.

Aceste concepte au fost implementate în forma limbajului declarativ CCDL (Composable Component Description Language). Acest limbaj prezintă unele caracteristici asemănătoare limbajelor de descriere arhitecturală (familia ADL) şi limbajelor de descriere a interfeţelor (familia IDL), dar fără a se încadra în nici una din aceste categorii. Acest limbaj poate exprima atât contractele componentelor compozabile cât şi constrângerile structurale pentru compoziţia lor, lucruri care nu s-ar putea realiza în cadrul limbajelor existente din familiile limbajelor IDL si ADL. Limbajul CCDL este definit utilizând XML ca metalimbaj de descriere. Pentru a permite utilizarea descrierilor de componente de către unelte de prelucrare automată, s-a implementat un parser pentru CCDL.

Pentru gestionarea componentelor sunt necesare sisteme de informaţii software care să asigure reprezentarea şi regăsirea componentelor. Descrierile de componente realizate în limbajul CCDL sunt grupate în depozite (repositories) de unde sunt utilizate de unelte de prelucrare automată cum sunt: unelte de compoziţie automată care implementează strategii de compoziţie bazate pe cerinţe şi unelte de verificare a corectitudinii semantice a unei compoziţii. S-a realizat implementarea unui depozit (repository) de componente. În viitor, elementele dezvoltate in cadrul acestui proiect vor fi integrate cu o strategie de compozitie automată ca mijloc de realizare a sistemelor auto-configurante. Compoziţia unui sistem presupune selectarea componentelor adecvate si conectarea lor într-o structură adecvată în vederea compunerii sistemului dorit. Generarea automată a unui sistem nu poate porni doar de la specificarea cerinţelor, ci trebuie să dispună şi de o specificare a constrângerilor structurale ale sistemului ţintă. Limbajul CCDL dezvoltat poate fi folosit cu success in ambele situaţii de specificare.

1.2 Extinderea semanticii modelelor utilizând sistemul OFL

Pentru creşterea calităţii modelării aplicaţiilor software complexe am dezvoltat o metodă bazată pe utilizarea de meta-informaţii despre un limbaj de programare descris într-un meta-limbaj. Aceste informaţii vor fi folosite pentru a genera în mod automat profile UML adaptate acestor limbaje de programare. Soluţia propusă merge mai departe şi sugerează un cadru mai larg care permite extinderea limbajelor de programare existente şi nu doar generarea automată de profile pentru acestea. În acest fel, limbajul de programare şi profilul generat pentru a fi folosit în faza de modelare pot fi adaptate unor domenii şi aplicaţii reale.

Metalimbajul OFL (Open Flexible Language) a fost dezvoltat la Universitatea Nice-Sophia Antipolis. El se bazează pe trei concepte esenţiale ale limbajelor orientate pe obiecte şi anume: descrierile - care reprezintă o generalizare a noţiunii de clasă, relaţiile - reprezentând o generalizare pentru tipurile de relaţii dintre clase precum moştenirea sau agregarea şi limbajul în sine - reprezentând o cale de organizare a descrierilor şi relaţiilor pe care le conţine. OFL asigură modelarea acestor trei concepte pentru a adapta semantica lor operaţională la nevoile programatorului. Astfel este posibilă specificarea unor noi tipuri de relaţii sau clase (descrieri) care pot fi introduse într-un limbaj de programare existent pentru a îmbunătăţi expresivitatea, înţelegerea şi capacităţile acestuia de a evolua.

Modelul dezvoltat de noi se bazeaza pe definirea termenului de profil OFL-ML ca fiind un profil UML generat automat şi adaptat fiecărui limbaj OFL considerat. Scopul practic este acela de a crea un meta-model pentru astfel de profile. Acest meta-model e numit OFL-ML şi asigură regulile de generare automată de profile OFL-ML. Astfel vor exista ”Profil OFL-ML pentru OFL-Java”, ”profil OFL-ML pentru OFL-C++” etc. Simplificat, OFL-ML poate fi considerat o machetă de profile UML. Pentru a obţine un profil specific unui anumit limbaj, OFL-ML trebuie ”instanţiat” folosind meta-informaţiile OFL precum componente, parametri, caracteristici, aserţii şi modificatori. Un astfel de profil obţinut poate fi utilizat în aplicaţii de modelare conforme specificaţiilor OMG sau în aplicaţii create special în cadrul OFL. Partea de generare de cod va avea ca şi scop crearea unei reprezentări XML a aplicaţiei, reprezentare cunprinzând toate entităţile create de programator cât şi informaţiile OFL asociate.

Profilul OFL-ML are scopul de a ajuta programatorul în proiectarea, respective modelarea aplicaţiei. Reprezentarea XML generată poate fi apoi procesată de un compilator sau translator OFL. Modelul aplicaţiei in OFL-ML poate ajuta programatorul la validarea modelului, la aplicarea automată de tipare de proiectare, la colectarea de metrici de calitate sau pentru a genera cod executabil.

Elementele folosite la definirea meta-profilului OFL-ML sunt: atomi OFL, componente OFL, parametri OFL, caracteristici OFL accesibile la nivelul componentelor şi modificatori OFL.

Un profil OFL-ML utilizează diagrame derivate din UML Static Structures Diagram (numite şi Class Diagram). O astfel de diagramă este un graf format din elemente de tip clasificator conectate prin variate relaţii statice. Aceste elemente aparţin pachetelor UML standard. Limbajul OFL-ML extinde următoarele pachete UML standard: Core şi Model Management. Un profil OFL-ML nu va folosi în schimb marcheri UML pentru vizibilitate. în locul acestora se vor etichete de valori (tagged values) corespunzătoare cu modificatorii de control al accesului definiţi de respectivul limbaj.

Pentru reprezentarea tipurilor limbajului ţintă se definesc noi stereotipuri la nivelul meta-modelul virtual al OFL-ML. Ele corespund OFL-BasicType, OFL-ML ExternalDescription şi OFL-DescriptionType. De asemenea sunt adăugate etichetele de valori, constrângerile şi restul de elemente necesare pentru completarea profilului. Elementul OFLBasicType este un model pentru tipurile primitive dın limbajele de programare. Elementul UML folosit la modelarea lui este ProgrammingLanguageDataType din pachetul UML Core. Se va genera câte un element de acest tip pentru fiecare membru al listei basicTypes menţinută de componenta limbaj.

Stereotipul abstract OFLDescriptionType stă la baza tuturor stereotipurilor ce vor reprezenta componentele de tip descriere (tipurile de clase) permise de acel limbaj. Aceste stereotipuri vor fi generate automat în profilul considerat, numele lor fiind numele componentei fără prefixul Component (ex. pentru ComponentJavaClass numele va fi JavaClass). Constrângerile generate for ţine cont de parametrii ConceptDescription:attribute şi ConceptDescription:methods. De asemenea vor fi incluse constrângerile asociate modificatorilor legali pentru tipul respectiv de descriere.

Entitatea ExternalDescription, absentă în OFL e introdusă de OFL-ML pentru a permite utilizarea în faza de modelare a descrierilor care provin din afara proiectului (ex. din biblioteci de clase externe). OFL-ML nu poate trata aceste descrieri ca şi pe cele obişnuite din cauza opacităţii lor, neexistând informaţii OFL asociate. Tratarea acestor elemente cade în sarcina compilatorului sau translatorului OFL. Pentru a specifica informaţiile necesare in faza de editare de legaturi, acestui stereotip i se asociază o etichetă cu valoare de tipul taggedValue {externalPath = importPathSpecification}.

Proprietăţile (features) reprezintă atributele şi metodele definite de o descriere OFL. Ele au ca şi correspondent în modelul OFL AtomAttribute şi AtomMethod. Pentru reprezentarea relatiilor statice dintre clase, profilul propus defineste două stereotipuri. Stereotipul abstract OFLImportRelationship stă la baza tuturor stereotipurilor ce vor reprezenta componentele de tip relaţie de import în OFL. El va avea asociate etichete de valori corespunzând caracteristicilor descrise de OFL-AtomRelationship: abstractedFeatures, efectedFeatures, hiddenFeatures, redefinedFeatures, renamedFeatures, removedFeatures şi shownFeatures. Stereotipul abstract OFLUseRelationship stă la baza tuturor stereotipurilor ce vor reprezenta componentele de tip relaţie de utilizare în OFL. Ele vor avea asociate etichete de valori corespunzând unor caracteristicilor descrise de OFL-AtomRelationship. La generarea constrângerilor corespunzătoare vor fi consideraţi următorii parametrii din ConceptRelationship: cardinality, repetition, circularity, masking, renaming, removing, showing şi dependence. Adiţional vor fi generate şi elemente pentru tratarea relaţiilor de compoziţie cu tipurile primitive precum şi a relaţiilor de tip import sau utilizare.

Pentru a asigura organizarea modelului se vor defini elemente derivate din OFL-package. La fel ca şi în UML, un pachet poate cuprinde alte pachete, clasificatori sau asociaţii. Ca şi consecinţă directă, pachetele pot fi organizate ierarhic. Generarea elementelor specifice unui limbaj se face pe baza unui set de reguli definite la nivelul meta-limbajului. Setul propus cuprinde 26 de reguli. în perspectivă, la dezvoltarea modelului se ia în considerare posibilitatea de a creşte adaptabilitatea unui limbaj prin folosirea modelului UML Action Semantics la modelarea corpului metodelor.

Punctul de plecare pentru implementare îl reprezinta aplicatiile dezvoltate anterior in colaborare cu partea franceza, pentru care exista drepturi de utilizare, şi anume aplicaţiile: OFLDatabase, OFL-Meta şi OFL Parser. Pentru completarea cadrului de lucru s-au dezvoltat unelte pentru generea automata de profile (OFL-ML Profile Generator) si utilizarea lor la proiectarea unei aplicatii (OFL-ML Tool).

2 Analiza cu metrici de calitate

2.1 Extinderea metamodelului MeMoJ

McC O operaţie necesară analizei structurii unui sistem software constă în capturarea modelului acestuia, adică extragerea acelor informaţii din sistem care sunt importante pentru analizele ce se doresc efectuate. În cazul nostru suntem interesaţi printre altele de: clasele definite în sistemul nostru, câmpuri conţinute de fiecare clasă, tipul acestor câmpuri, metodele conţinute de fiecare clasă, etc.

Pentru extragerea acestor informaţii din programe C++ a fost dezvoltat instrumentul software McC (Model Capture for C++). Programul primeşte la intrare codul sursă al sistemului şi furnizează la ieşire un set de tabele text conţinând o gamă foarte largă de informaţii legate de proiectarea sistemului. Printre atuurile programului nostru amintim extragerea unor aspecte legate de proiectarea unui sistem software C++ care sunt de cele mai multe ori neglijate de instrumente software similare deschizând astfel drumul spre identificarea unor noi analize ale structurii sistemelor software C++. Nu în ultimul rând McC s-a dovedit mult mai precis decât un instrument software similar utilizat de noi până acum, şi s-a dovedit capabil să extragă modelul unor system software industriale de dimensiuni considerabile ajungând până la 32 Mo de cod sursă C++.

MEMORIA Analizele structurale utilizate în estimarea calităţii unui sistem software orientat pe obiecte fac uz de informaţie structurală extrasă din sistemul analizat. Cu alte cuvinte se lucrează cu un model al sistemului. Există diverse instrumente software (ex. McC) care permit extragerea informaţiei necesare din codul sursă al sistemului ce se doreşte a fi analizat. Totuşi acest lucru nu este suficient.

În literatura de specialitate sunt descrise multe analize care se pot efectua indiferent de limbajul de programare în care este scris sistemul analizat. Totuşi, diferitele instrumente software de capturare a modelului furnizează informaţia capturată sub diferite modele de date ceea ce face imposibilă efectuarea aceleiaşi analize pentru sisteme software scrise în limbaje diferite fără a reimplementa analiza în conformitate cu modelul de date specific instrumentului de capturare a modelului utilizat.

Pentru rezolvarea acestei probleme este necesar ca analizele să aibă acces la informaţia structurală într-o manieră unificată indiferent de limbajul de programare în care este scris sistemul analizat. Ca urmare a fost dezvoltat MEMORIA, un meta-model capabil să stocheze atât modele ale sistemelor software scrise în C++ cât şi în Java. Printre atuurile acestui meta-model amintim: capturarea conceptelor fundamentale din limbajele de programare vizate şi nu a implementării lor, fapt ce oferă analizelor posibilitatea accesului unitar la informaţia de proiectare; posibilitatea extinderii meta-modelului pentru a captura şi alte informaţii de proiectare; navigarea uşoară prin sistemul analizat. Subliniem că acest meta-model s-a dovedit util în analiza unor sisteme software de mari dimensiuni.

2.2 Sistematizarea şi extinderea SAIL

Limbajul SAIL (Static Analysis Interpreted Language) este un limbaj dedicat analizelor statice legate de calitatea design-ului unui sistem orientat pe obiecte. Acest limbaj este interpretat iar prototipul sau de implementare a fost realizat in Java.

Toate analizele operează asupra unei perspective abstracte a codului sursă, numite modelul sistemului. SAIL păstrează modelul sistemului în memorie sub forma unor colecţii predefinite iar tipurile acestor colecţii reprezinta metamodelul sistemului. Structura metamodelului e specificată cu ajutorul unor structuri SAIL predefinite (în SAIL structura este mecanismul prin care se pot crea noi tipuri definite de utilizator). Colecţiile predefinite ce formeaza modelul erau umplute cu informaţia preluată din vechiul MeMoJ (în care puteau fi stocate informaţii doar despre un sistem implementat în Java) folosind un mecanism de conversie între cele doua modele. Având în vedere că metamodelul MeMoJ a fost extins, se impunea ca noul metamodel extins să existe şi în SAIL. În acest scop s-a modificat structura metamodelului vechi din SAIL astfel incât toată informaţia existentă în noul metamodel MeMoJ să se regăsească şi în SAIL. De exemplu, structura SAIL predefinită Class a fost înlocuită cu structura SAIL predefinită Type capabilă să stocheze informaţii şi despre alte tipuri existente într-un system scris in C++ (ex: uniuni, structuri). Odată cu modificarea structurii metamodelului, a trebuit să fie modificat şi convertorul dintre cele două modele. Noul convertor a fost implementat şi testat, scriindu-se diferite teste corespunzătoare în JUNIT.

SAIL a fost construit pentru implementarea facilă a analizelor de tipul specificat anterior. Dar uşurinţa cu care se implementează analizele nu poate fi validată decât prin folosirea limbajului. în acest scop au fost implementate toate metricile care intră până acumîn componenţa strategiilor de detecţie. Metricile implementate se referă la toate entităţile aflate în componenţa unui sistem orientat pe obiecte: pachete, tipuri, variabile, atribute, metode, funcţii. Au fost făcute comparaţii între implementările aceleiaşi metrici în SQL, Java şi SAIL sub aspectul uşurinţei implementării dar şi sub aspectul corectitudinii rezultatelor. În vederea stabilirii corectitudinii rezultatelor, au fost analizate atât sisteme Java cât şi sisteme C++.

Au fost introduse noi mecanisme în limbaj ce asigură o mai bună expresivitate a analizelor, spre exemplu, un mecanism ce permite crearea cu uşurinţa a unor grupuri de entităţi ce aparţin altor entităţi (ex: grupul metodelor dintr-un pachet, grupul variabilelor locale dintr-o clasa). Mecanismul de selectie a unor entităţi ce au o anumită proprietate a fost imbunătăţit prin parametrizarea funcţiei de filtrare nu doar cu proprietăţi ale entităţii analizate ci chiar cu însăşi entitatea - s-a introdus elementul this. S-au introdus noi operatori asociaţi unui grup (ex: operatorul prin care se selectează doar elementele distincte dintr-un grup de entităţi) precum şi un operator boolean destinat lucrului cu colecţii care specifică dacă elementele a doua colecţii sunt identice sau nu.

3 Verificare formală

3.1 Formalizarea descrierii pe componente

Acestă activitate şi-a propus analiza şi extinderea modelului de reprezentare prin componente compozabile CCDL, în vederea îmbogăţirii acestuia şi în plus formalizarea lui pentru a permite verificarea corectitudinii compoziţiei între componente. S-au studiat si comparat abordarile existente in literatura pentru limbaje de descriere a componentelor si compozitiei lor. Extinderea limbajului CCDL a fost abordată în spiritul unui compromis cat mai bun intre o descrierie simpla si generala in acelasi timp. Aceasta permite pe de o parte usurinta utilizarii formalismului si eficienta algoritmilor de analiza, si pe de alta parte, aplicabilitatea la o clasa cat mai larga de sisteme si proprietati.

O primă modificare este tipizarea porturilor componentelor, intr-un sistem de tipuri care permite notiunile de subtip si mostenire. Tratarea proprietăţilor e modificată în aşa fel încât ele pot fi associate nu doar componentelor, cat si fluxurilor sau porturilor. Cerinţele cu privire la proprietăţi sunt extinse pentru a permite nu numai corespondenta exacta ca simbol sau negatie, ci si proprietati exprimate mai general in formule propozitionale. în particular, în abordarea iniţială apar ca un caz special cerintele pereche. Aceast caz e generalizat folosind functii neinterpretate, care transforma tipul fluxului de date prin componenta. In acest caz, notiunea de pereche apare natural folosind o functie si inversa ei, iar in cazul general se pot folosi reguli de rescriere pentru analiza compozabilitatii.

În varianta nou propusă, constrângerile structurale si cerintele structurale dependente de context acestea sunt unificate intr-un limbaj comun de ordinul I, folosind un numar restrans de predicate standard (apartenenta unei proprietati la un flux, precedenta intre fluxuri, etc.).

Implementarea practică a extensiilor propuse la formalismul CCDL face obiectul unei lucrări de dizertaţie abordate începând cu octombrie 2004. Aceasta îşi propune, pe lângă implementare şi analiza implicaţiilor diferitelor alegeri de proiectare, şi evaluarea practică pe un set de exemple.

3.2 Detecţia erorilor prin analize statice

Această activitate şi-a propus studiul analizelor statice folosite pentru detectarea principalelor erori funcţionale în limbajele imperative uzuale (pornind de la C şi având in vedere extinderea spre C++ şi Java) din punctual de vedere al compromisului dintre precizie şi complexitate.

Într-o lucrare de dizertaţie s-a realizat un program de analiză statică permiţând detecţia erorilor dintr-un program C în raport cu o specificaţie comportamentală dată. Accentul cade pe verificarea proprietăţilor de interfaţare corectă cu un set de funcţii sistem care pot fi apelate doar într-o anumită ordine, deci un comportament descris printr-un automat cu stări finite. O primă abordare este descrisă în literatură de Das, Lerner si Seigle (2003), dar realizată exclusiv într-un prototip comercial.

S-a utilizat infrastructura CIL de analiză C disponibilă public de la UC Berkeley şi s-au evaluat diverse variante de algoritmi, atât mai complexe, prin interfaţarea cu un demonstrator de teoreme, cât şi cu proceduri de decizie mai simple. Rezultatele obţinute cu acest prototip vor fi folosite pentru realizarea unui analizor pretabil la programe de dimensiuni mari, pentru a permite aplicarea industrială.

Într-o altă lucrare de dizertaţie s-a implementat o infrastructură pentru analiza statică a programelor C++. Scopul a fost obţinerea unui corespondent pentru infrastucturile de analiză C existente, dar care nu sunt extinse la C++ din cauza complexităţii limbajului. A fost tratat un subset al limbajului C++, iar infrastructura a fost proiectată aşa încât să ofere o interfaţă uniformă pentru exprimarea unei varietăţi de analize. S-a implementat un algoritm generic de punct fix pentru analiza de flux de date, aşa încât pentru realizarea unei analize specifice trebuie indicată doar funcţia de transfer corespunzătoare. Se oferă astfel posibilitatea realizării unei biblioteci reutilizabile de analize, precum şi relativa uşurinţa de a implementa analize mai complexe. Această infrastructură joacă şi rolul important de prim pas în unificarea modelelor şi mediilor folosite pentru analiza structurală şi cea comportamentală. Realizarea ei a indicat modificările ce trebuiesc făcute pentru realizarea unui metamodel uniform pentru analize structurale şi comportamentale, precum şi a unei tratări cât mai uniforme între C, C++ şi Java. O primă descriere a metamodelului uniform a fost realizată, iar implementarea şi extinderea lui fac obiectul unei teme de doctorat abordată începând cu octombrie 2004.