Erkennung von Falsch-Positiven Softwareklonen mittels Lernverfahren

Erkennung von Falsch-Positiven Softwareklonen mittels Lernverfahren von Falke,  Raimar
Software-Klone sind gleiche oder ähnliche Quelltextbereiche, welche unter anderem durch das Kopieren (Copy-Paste) von Fragmenten entstehen. Zum Finden von diesen Redundanzen werden Klonerkennungswerkzeuge eingesetzt. Diese Erkennungswerkzeuge finden jedoch viele ähnliche Quelltextabschnitte, welche nicht den Anforderungen des Benutzers genügen, d.h. als Falsch-Positive klassifiziert werden. Die vorliegende Arbeit beleuchtet den Begriff des Software-Klons und geht der Frage nach, warum ein Klon vom Benutzer abgelehnt wird. Es wird untersucht, inwieweit mit Hilfe von Lernverfahren Falsch-Positive erkannt werden können, um damit den Anteil dieser zu senken. Dies verfolgt das Ziel eine Verringerung des Aufwands für den Benutzer zu erreichen, um damit den Nutzen des Einsatzes einer Klonerkennung im Entwicklungs- bzw. Wartungsprozess zu erhöhen. Raimar Falke studierte an der TU-Dresden mit den Schwerpunkten Datensicherheit und intelligente Systeme. Das Thema seiner Diplomarbeit war die Anwendung von Typsystemen bei der Analyse von Binärprogrammen. Nach seinem Studium arbeitete er fünf Jahre an der Universität Bremen als wissenschaftlicher Mitarbeiter an den Themen Programmanalyse, Klonerkennung und Lernverfahren und promovierte mit der vorliegenden Arbeit zu Fragestellungen aus diesen Gebieten.
Aktualisiert: 2019-12-12
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