7 research outputs found
A Systematic Mapping Study of Empirical Studies Performed with Collections of Software Projects
Get PDFContexto: los proyectos software son insumos comunes en los experimentos de la Ingeniería del Software, aunque estos muchas veces sean seleccionados sin seguir una estrategia específica, lo cual disminuye la representatividad y replicación de los resultados. Una opción es el uso de colecciones preservadas de proyectos software, pero estas deben ser vigentes y con reglas explícitas que aseguren su actualización a lo largo del tiempo. Objetivo: realizar un estudio secundario sistematizado sobre las estrategias de selección de los proyectos software en estudios empíricos para conocer las reglas tenidas en cuenta, el grado de uso de colecciones de proyectos, los metadatos extraídos y los análisis estadísticos posteriores realizados. Método: se utilizó un mapeo sistemático para identificar estudios publicados desde enero de 2013 a diciembre de 2020. Resultados: se identificaron 122 estudios de los cuales el 72% utilizó reglas propias para la selección de proyectos y un 27% usó colecciones de proyectos existentes. Asimismo, no se encontraron evidencias de un marco estandarizado para la selección de proyectos, ni la aplicación de métodos estadísticos que se relacionen con la estrategia de recolección de las muestras.Context: software projects are commonresources in Software Engineering experiments,although these are often selected without following a specific strategy, which reduces the representativeness and replication of the results. An option is the use of preserved collections of software projects, but these must be current, with explicit guidelines that guarante etheir updating over a long period of time. Goal: to carry out a systematic secondary study about the strategies to select software projects in empirical studies to discover the guidelines taken into account, the degree of use of project collections, the meta-data extracted and the subsequent statistical analysis conducted. Method: A systematic mapping study to identify studies published from January 2013 to December 2020. Results: 122 studies were identified, of which the 72% used their own guidelines for project selection and the 27% used existent project collections. Likewise, there was no evidence of a standardized framework for the project selection process, nor the application of statistical methods that relates with the sample collection strategy.Fil: Carruthers, Juan Andrés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Cs.exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Diaz Pace, Jorge Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Irrazábal, Emanuel Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Cs.exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Informatica; Argentin
A Systematic Mapping Study of Empirical Studies Performed with Collections of Software Projects
Get PDFContexto: los proyectos software son insumos comunes en los experimentos de la Ingeniería del Software, aunque estos muchas veces sean seleccionados sin seguir una estrategia específica, lo cual disminuye la representatividad y replicación de los resultados. Una opción es el uso de colecciones preservadas de proyectos software, pero estas deben ser vigentes y con reglas explícitas que aseguren su actualización a lo largo del tiempo. Objetivo: realizar un estudio secundario sistematizado sobre las estrategias de selección de los proyectos software en estudios empíricos para conocer las reglas tenidas en cuenta, el grado de uso de colecciones de proyectos, los metadatos extraídos y los análisis estadísticos posteriores realizados. Método: se utilizó un mapeo sistemático para identificar estudios publicados desde enero de 2013 a diciembre de 2020. Resultados: se identificaron 122 estudios de los cuales el 72% utilizó reglas propias para la selección de proyectos y un 27% usó colecciones de proyectos existentes. Asimismo, no se encontraron evidencias de un marco estandarizado para la selección de proyectos, ni la aplicación de métodos estadísticos que se relacionen con la estrategia de recolección de las muestras.Context: software projects are commonresources in Software Engineering experiments,although these are often selected without following a specific strategy, which reduces the representativeness and replication of the results. An option is the use of preserved collections of software projects, but these must be current, with explicit guidelines that guarante etheir updating over a long period of time. Goal: to carry out a systematic secondary study about the strategies to select software projects in empirical studies to discover the guidelines taken into account, the degree of use of project collections, the meta-data extracted and the subsequent statistical analysis conducted. Method: A systematic mapping study to identify studies published from January 2013 to December 2020. Results: 122 studies were identified, of which the 72% used their own guidelines for project selection and the 27% used existent project collections. Likewise, there was no evidence of a standardized framework for the project selection process, nor the application of statistical methods that relates with the sample collection strategy.Fil: Carruthers, Juan Andrés. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Cs.exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Informatica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; ArgentinaFil: Diaz Pace, Jorge Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto Superior de Ingeniería del Software. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto Superior de Ingeniería del Software; ArgentinaFil: Irrazábal, Emanuel Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Cs.exactas Naturales y Agrimensura. Departamento de Informatica; Argentin
Scalable data structure detection and classification for C/C++ binaries
No full textMany existing techniques for reversing data structures in C/C ++ binaries are limited to low-level programming constructs, such as individual variables or structs. Unfortunately, without detailed information about a program's pointer structures, forensics and reverse engineering are exceedingly hard. To fill this gap, we propose MemPick, a tool that detects and classifies high-level data structures used in stripped binaries. By analyzing how links between memory objects evolve throughout the program execution, it distinguishes between many commonly used data structures, such as singly- or doubly-linked lists, many types of trees (e.g., AVL, red-black trees, B-trees), and graphs. We evaluate the technique on 10 real world applications, 4 file system implementations and 16 popular libraries. The results show that MemPick can identify the data structures with high accuracy
