Integrating Symbolic Execution with Sensornet Simulation for Efficient Bug Finding

High-coverage testing of sensornet applications is vital for pre-deployment bug cleansing, but has previously been difficult due to the limited set of available tools. We integrate the KleeNet symbolic execution engine with the COOJA network simulator to allow for straight-forward and intuitive high-coverage testing initiated from a simulation environment. A tight coupling of simulation and testing helps detect, narrow down, and fix complex interaction bugs in an early development phase. We demonstrate the seamless transition between COOJA simulation and KleeNet symbolic execution. Our framework enables future research in how high coverage testing tools could be used in cooperation with simulation tools

Проектування мультисервісної мережі доступу передмістя

Об’єкт дослідження: Організація мережі доступу в Таромському мікрорайоні міста Дніпра Предмет дослідження: обрання оптимальної технології та обладнання Мета дипломної роботи: проектування сучасної перспективної мультисервісної у мережі абонентського доступу для населення Таромського мікрорайону міста Дніпра. В першому розділі проаналізовано існуючі технології організації абонентського доступу, іх переваги та недоліки та обрано технологію GPON. В спеціальному розділі проведено дослідження Таромського мікрорайону, а саме: типу забудови, щільність розміщення та кількість домоволодінь. Розглянуто та обрано варіанти побудови мережі, згідно отриманних під час дослідження району проектування даних. Обрано сучасне надійне обладнання в кількості, необхідній для реалізації проекту. В економічній частині проведений розрахунок капітальних витрат на придбання, введення в експлуатацію та підтримку роботи проектованої мережі. Наукова новизна полягає в проведенні оптоволоконного швидкісного інтернету в Таромському мікрорайоні міста Дніпра. На цей час доступ до мережі інтернет забезпечують виключно оператори мобільного зв’язк

A Search-based Approach for Accurate Identification of Log Message Formats

Many software engineering activities process the events contained in log files. However, before performing any processing activity, it is necessary to parse the entries in a log file, to retrieve the actual events recorded in the log. Each event is denoted by a log message, which is composed of a fixed part-called (event) template-that is the same for all occurrences of the same event type, and a variable part, which may vary with each event occurrence. The formats of log messages, in complex and evolving systems, have numerous variations, are typically not entirely known, and change on a frequent basis; therefore, they need to be identified automatically. The log message format identification problem deals with the identification of the different templates used in the messages of a log. Any solution to this problem has to generate templates that meet two main goals: generating templates that are not too general, so as to distinguish different events, but also not too specific, so as not to consider different occurrences of the same event as following different templates; however, these goals are conflicting. In this paper, we present the MoLFI approach, which recasts the log message identification problem as a multi-objective problem. MoLFI uses an evolutionary approach to solve this problem, by tailoring the NSGA-II algorithm to search the space of solutions for a Pareto optimal set of message templates. We have implemented MoLFI in a tool, which we have evaluated on six real-world datasets, containing log files with a number of entries ranging from 2K to 300K. The experiments results show that MoLFI extracts by far the highest number of correct log message templates, significantly outperforming two state-of-the-art approaches on all datasets