Semantische Suche

Freitag, 28. April 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Hannes Greule
Titel Evidence-based Token Abstraction for Software Plagiarism Detection
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Programming assignments for students are target of plagiarism. Especially for graded assignments, instructors want to detect plagiarism among the students. For larger courses, however, manual inspection of all submissions is a resourceful task. For this purpose, there are numerous tools that can help detect plagiarism in submissions. Many well-known plagiarism detection tools are token-based detectors. In an abstraction step, they map source code to a list of tokens, and such lists are then compared with each other. While there is much research in the area of comparison algorithms, the mapping is often only considered superficially. In this work, we conduct two experiments that address the issue of token abstraction. For that, we design different token abstractions and explain their differences. We then evaluate these abstractions using multiple datasets. We show that different abstractions have pros and cons, and that a higher abstraction level does not necessarily perform better. These findings are useful when adding support for new programming languages and for improving existing plagiarism detection tools. Furthermore, the results can be helpful to choose abstractions tailored to specific requirements.
Vortragende(r) Jonas Strittmatter
Titel Token-Based Plagiarism Detection for Statecharts
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In the field of software engineering, existing plagiarism detection systems have primarily focused on detecting cases of plagiarism in code. However, other artefacts such as models also play a crucial role in the development process. Statecharts, in particular, are used to model the behavior of a system. This thesis investigates the applicability and challenges of applying token-based plagiarism detection systems to statecharts. We extend the plagiarism detector JPlag to support detecting cases of plagiarism in statecharts. Our approach is evaluated using a dataset of student assignments from a modeling course, where we generate plagiarized statecharts by adopting common obfuscation attacks. We study the effects of the token-extraction strategy, sorting techniques and the minimum token match parameter. The results suggest that an approach tailored to the specific kind of model, such as statecharts, works better than a generic solution for models.

Freitag, 5. Mai 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Lukas Burgey
Titel Continuous Integration of Performance Models for Lua-Based Sensor Applications
Vortragstyp Masterarbeit
Betreuer(in) Manar Mazkatli
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Architecture-level performance models of software like the PCM can aid with the development of the software by preventing architecture degradation and helping to diagnose performance issues during the implementation phase.

Previously, manual intervention was required to create and update such models. The CIPM approach can be employed to automatically make a calibrated PCM instance available during the development of software. A prototypical implementation of the CIPM approach targets microservice-based web applications implemented in Java. No implementations for other programming languages exist and the process of adapting the CIPM approach to support another programming language has previously not been explored.

We present an approach to adapting CIPM to support Lua-based sensor applications. A prototypical implementation of the adapted approach was evaluated using real-world Lua-based sensor applications from the SICK AppSpace ecosystem. The evaluation demonstrates the feasibility of the adapted approach, but also reveals minor technical issues with the implementation.

Vortragende(r) Moritz Brödel
Titel Preventing Automatic Code Plagiarism Generation Through Token String Normalization
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Timur Sağlam
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Code plagiarism is a significant problem in computer science education. Token-based plagiarism detectors, which represent the state-of-the-art in code plagiarism detection, excel at identifying manually plagiarized submissions. Unfortunately, they are vulnerable to automatic plagiarism generation, particularly when statements are inserted or reordered. Therefore, this thesis introduces token string normalization, which makes the results of token-based plagiarism detectors invariant to statement insertion and reordering. It inher- its token-based plagiarism detectors’ high language independence and utilizes a program graph. We integrate token string normalization into the state-of-the-art token-based plagiarism detector JPlag. We show that this prevents automatic plagiarism generation using statement insertion and reordering. Additionally, we confirm that JPlag’s existing capabilities are retained.
Vortragende(r) Alp Toraç Genç
Titel Prototypical implementation of discrete-event-based co-simulation of hardware and software
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Sebastian Weber
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Computer-supported simulations provide multiple ways to analyse design decisions and avoid many possible mistakes. For simulating large and complex systems, multiple simulation tools may be necessary, as having the means to simulate in only one tool may not be the best approach. In such cases, co-simulation can be used to simulate the said system by interconnecting the mentioned simulation tools using a co-simulation standard. A system that consists of hardware and software falls under this category of systems.

Depending on how a system is to be co-simulated, choosing a co-simulation standard can be challenging, as there are many factors and trade-offs to consider. In this thesis, existing co-simulation standards with discrete-event-based co-simulation support will be researched and compared to one another. This comparison will then be used to choose a co-simulation standard for an exemplary case of hardware-software co-simulation, which will be prototypically implemented and evaluated.

Freitag, 12. Mai 2023, 11:00 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Steven Lorenz
Titel Active Learning for experimental exploration
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Federico Matteucci
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung A ranking is the result of running an experiment, a set of encoders is applied to an

experimental condition (dataset, model, tuning, scoring) and are then ranked according to their performance. To draw conclusions about the performance of the encoders for a set of experimental conditions, one can aggregate the rankings into a consensus ranking. (i.e. taking the median rank) The goal of the thesis is to explore the space of consensus rankings and find all possible consensus rankings. However, running an experiment is a very time-consuming task. Therefore we utilize Active Learning, to avoid running unnecessary experiments. In Active Learning, the learner can choose the data it is trained on and achieves greater accuracy with fewer labeled data.

Freitag, 26. Mai 2023, 11:30 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)
Webkonferenz: https://sdq.kastel.kit.edu/wiki/SDQ-Oberseminar/Microsoft_Teams

Vortragende(r) Niklas Brüning
Titel Erhaltung des Endanwenderflows in PREEvision durch asynchrone Job-Verarbeitung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Viele modellgetriebene Entwicklungsumgebungen verfolgen einen rein sequenziellen Ansatz. Modelltransformationen werden sequenziell ausgeführt und zu einem Zeitpunkt darf stets nur eine Modelltransformation ausgeführt werden. Auf entsprechend großen Datenmengen ergeben sich hierdurch jedoch einige Einschränkungen. So kann es dazu kommen, dass Nutzer mehrere Minuten oder sogar Stunden auf den Abschluss einer Modelltransformation warten müssen und die Software währenddessen nicht für Nutzereingaben zur Verfügung steht, selbst wenn die Modelltransformation nur auf einen Teil des Modells zugreift. Dieser Zustand kann jedoch den Nutzerflow unterbrechen, einen mentalen Zustand des Nutzers, der gleichzeitig produktiv ist und als belohnend wahrgenommen wird.

Eine Möglichkeit, um das Risiko zu minimieren, dass der Nutzerflow unterbrochen wird, ist die Wartezeit für den Nutzer zu verkürzen, indem Modelltransformationen asynchron im Hintergrund ausgeführt werden. Der Nutzer kann dann mit eingeschränkt weiterarbeiten, während die Modelltransformation durchgeführt wird.

Im Kontext von modellgetriebener Softwareentwicklung findet sich zu Nebenläufigkeit nur wenig Forschung. Zwar gibt es einige Ambitionen, Modelltransformationen zu parallelisieren, jedoch gibt es keine Forschung dazu, Modelltransformationen asynchron auszuführen um weitere Modelltransformationen simultan durchführen zu können.

Die vorliegende Arbeit stellt am Beispiel der modellgetrieben entwickelten Software PREEvision der Firma Vector Informatik GmbH, Mechanismen und mögliche Implementierungen vor, mit denen simultane Modelltransformationen realisiert werden können. Für vier Operationen in PREEvision wird außerdem beispielhaft beschrieben, wie die Operationen mit Hilfe der vorgestellten Mechanismen so modifiziert werden können, dass diese asynchron ausgeführt werden. Die Prototypen der beschriebenen Modifikationen werden anschließend im Hinblick auf die Unterbrechung des Nutzerflows und die Korrektheit evaluiert. Abschließend zieht die Arbeit ein Fazit über die Anwendbarkeit der vorgestellten Mechanismen und darüber, ob der Nutzer durch die Prototypen seltener auf Wartedialoge warten muss.

Vortragende(r) Yuhao Wang
Titel Inkrementelle Modellreduktion zur Verkürzung der Testzyklen in der Transformationsentwicklung
Vortragstyp Bachelorarbeit
Betreuer(in) Erik Burger
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung Modellgetriebene Softwareentwicklung (MDD) ist ein Paradigma der Softwareentwicklung, in dem das Modell eine zentrale Rolle spielt. In der MDD wird das Problemfeld durch das Model abstrakt und repräsentativ beschrieben. Im Laufe der Entwicklung wird das Modell durch Modelltransformation schrittweise konkretisiert und schließlich in Programmcode umgewandelt. Je umfangreicher und komplexer das Problemfelds ist, desto größer ist die Anzahl der Modellelemente und desto komplexer ist der Zusammenhang zwischen den Modellelementen. Aus diesem Grund ist die Transformation eines solch großen Modells zeitaufwendig und fehleranfällig.

Es werden in der Entwicklung mehrmals Test durchgeführt, um die Korrektheit des Modells und der Transformation zu gewährleisten. Die große Anzahl der Elemente im Modell verlangsamt den Test und erschwert das Finden der Fehlerursache im Modell und in der Transformation. Daher wurde im Rahmen dieser Bachelorarbeit untersucht, ob ein Ausschnitt des Modells existiert, welcher folgende Eigenschaften hat: Dieser Ausschnitt soll nur Teile des originalen Modells enthalten. Weiter sollen mit diesem Ausschnitt alle Fehler des vollständigen Modells repräsentiert werden können. Die Ursache und Korrektur des fehlerhaften Modells und der fehlerhaften Transformation werden im Rahmen dieser Arbeit nicht untersucht. Die Arbeit konzentriert sich auf das Erstellen und Untersuchen dieses Ausschnitts des Modells.

Freitag, 2. Juni 2023, 11:00 Uhr

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Ort: Raum 348 (Gebäude 50.34)

Vortragende(r) Simon Benedict
Titel Online Nyström MMD Approximation
Vortragstyp Proposal
Betreuer(in) Florian Kalinke
Vortragsmodus in Präsenz
Kurzfassung In data analysis, the ability to detect and understand critical shifts in information patterns holds immense significance. Whether it is monitoring real-time network traffic, identifying anomalies in financial markets, or tracking fluctuations in climate data, the ability to swiftly identify change points is crucial for effective decision-making. Since the default implementation of MMD is quadratic the algorithms to enable this however tend to exceed runtime limits for certain contexts, such as those where the speed and volume of incoming data is relatively high. In continuation of recent developments in change point detection optimization through estimators, notably RADMAN, we propose to integrate the “Nyström” estimator into a similar context of exponential bucketing to improve on this matter. This thesis will focus on the concept, the implementation and testing of this construct and its comparison to other recent approaches.