Fable: Finite automata based learning engine

The purpose of this thesis will be to demostrate the feasibility of building a system that is capable of automatically learning how to increase performance at a task that is presented to it by means of modeling the problem with a finite automation and the learning engine of FABLE. Current work in the field of automatic learning of FA\u27s (Finite Automation) is mostly focused on the building of the FA itself. This thesis will instead focus on the automated building of FA models to allow better decisions to be made in the future

Dynamic Protocol Reverse Engineering a Grammatical Inference Approach

Round trip engineering of software from source code and reverse engineering of software from binary files have both been extensively studied and the state-of-practice have documented tools and techniques. Forward engineering of protocols has also been extensively studied and there are firmly established techniques for generating correct protocols. While observation of protocol behavior for performance testing has been studied and techniques established, reverse engineering of protocol control flow from observations of protocol behavior has not received the same level of attention. State-of-practice in reverse engineering the control flow of computer network protocols is comprised of mostly ad hoc approaches. We examine state-of-practice tools and techniques used in three open source projects: Pidgin, Samba, and rdesktop . We examine techniques proposed by computational learning researchers for grammatical inference. We propose to extend the state-of-art by inferring protocol control flow using grammatical inference inspired techniques to reverse engineer automata representations from captured data flows. We present evidence that grammatical inference is applicable to the problem domain under consideration

A Sampling-Based Heuristic for Tree Search Applied to Grammar Induction

In the field of Operation Research and Artificial Intelligence, several stochastic search algorithms have been designed based on the theory of global random search (Zhigljavsky 1991). Basically, those techniques iteratively sample the search space with respect to a probability distribution which is updated according to the result of previous samples and some predefined strategy. Genetic Algorithms (GAs) (Goldberg 1989) or Greedy Randomized Adaptive Search Procedures (GRASP) (Feo & Resende 1995) are two particular instances of this paradigm. In this paper, we present SAGE, a search algorithm based on the same fundamental mechanisms as those techniques. However, it addresses a class of problems for which it is difficult to design transformation operators to perform local search because of intrinsic constraints in the definition of the problem itself. For those problems, a procedural approach is the natural way to construct solutions, resulting in a state space represented as a tree or a ..

Estudio de la mezcla de estados determinista y no determinista en el diseño de algoritmos para inferencia gramatical de lenguajes regulares

Esta investigación aborda el tema del diseño de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, particularmente en lo relacionado con la mezcla de estados como elemento fundamental del proceso de inferencia. Se estudia la mezcla de estados en sus variantes determinista y no determinista desde el punto de vista teórico. Como resultado se propone una manera eficiente de realizar la mezcla de estados no determinista y se demuestra que la inferencia gramatical de lenguajes regulares basada en la mezcla de estados (tanto determinista como no determinista) converge en el límite independientemente del orden en que se realizan las mezclas. La demostración es de interés ya que entre otras consecuencias, permite afirmar la convergencia en el límite de la estrategia EDSM (Evidence Driven States Merging) que es ampliamente conocida en la literatura como un heurísico. Dado que la demostración considera también la inferencia de autómatas no deterministas, el resultado abre la puerta al desarrollo de algoritmos convergentes que infieren autómatas no deterministas. El aspecto experimental de esta investigación propone un conjunto de algoritmos de inferencia gramatical para lenguajes regulares, todos ellos convergentes en el límite. Estos algoritmos surgen de aplicar diferentes variantes de mezcla de estados determinista y no determinista; ellos buscan aprovechar la información que se puede obtener a partir de las relaciones de inclusión entre los lenguajes por la derecha asociados a los estados de todo autómata. Se proponen cuatro algoritmos que hacen mezcla determinista y dos que hacen mezcla no determinista de estados. Los resultados obtenidos al comparar estos nuevos algoritmos con algoritmos de referencia como RPNI, red-blue o DeLeTe2 muestran que se logra disminuir significativamente el tamaño de las hipótesis que se producen, al tiempo que se consiguen tasas de reconocimiento comparables o ligeramente inferiores. También se han obtenido algunas mejoras en la coÁlvarez Vargas, GI. (2007). Estudio de la mezcla de estados determinista y no determinista en el diseño de algoritmos para inferencia gramatical de lenguajes regulares [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/1957Palanci