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Automated Probabilistic Black-Box Verification

Projektbeschreibung

Automatenlernen für die Netzwerkverifikation

Damit Systeme das gewünschte Verhalten zeigen sowie leistungsfähig und sicher sind, müssen in der Informatik entsprechende Methoden und Instrumente entwickelt werden. Bei der Verifikation von Bankkarten und einfachen Netzwerkkommunikationsprotokollen werden Fehler bereits mithilfe des Automatenlernens gefunden. Aktuelle Algorithmen unterstützen jedoch nicht die quantitativen oder gleichzeitigen Aspekte, die zur Modellierung von Eigenschaften wie der Netzwerküberlastung oder Fehlertoleranz notwendig sind. Das EU-finanzierte Projekt AutoProbe wird einen neuen Verifikationsrahmen entwickeln, der eine automatisierte modellbasierte Verifikation für probabilistische und parallele Systeme ermöglicht und von Netzwerkanwendungen motiviert wird. Angelehnt an den zukunftsträchtigen L*-Algorithmus von Dana Angluin wird das Projektteam aktive Lernalgorithmen für Automatenmodelle mit probabilistischen und parallelen Eigenschaften bereitstellen.

Ziel

One of the longstanding challenges in Computer Science has been the development of methods and tools providing rigorous guarantees about systems’ behavior, performance, and security. There have been many successes in overcoming this challenge, notably the invention and widespread use of model checking. However, existing methods are impaired by the tension between the need of fast developing systems and the slowdown caused by the complexity of providing a model against which running systems can be verified. Automata learning – automated discovery of automata models from system observations such as test logs – is emerging as a highly effective bug-finding technique with applications in verification of bank cards and basic network communication protocols. The design of algorithms for automata learning is a fundamental research problem and in the last years much progress has been made in developing and understanding of new algorithms (including the PI’s own work). Yet, existing algorithms do not support crucial quantitative or concurrency aspects that are essential in modelling properties such as network congestion and fault-tolerance. The central objective of this project is to develop a new verification framework that enables automated model- based verification for probabilistic and concurrent systems, motivated by applications in networks. We will provide active learning algorithms, in the style of Angluin’s seminal L* algorithm, for automata models that were so far too complex to be tackled. We will base our development on rigorous semantic foundations, developed by the PI in recent years, which provide correctness for the algorithms in a modular way. The project will significantly advance model-based verification in new and previously unexplored directions. This line of research will not only result in fundamental theoretical contributions and insights in their own right but will also impact the practice of concurrent and probabilistic network verification.

Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

ERC-COG - Consolidator Grant

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) ERC-2020-COG

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Gastgebende Einrichtung

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 2 000 000,00
Adresse
GOWER STREET
WC1E 6BT LONDON
Vereinigtes Königreich

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Region
London Inner London — West Camden and City of London
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 2 000 000,00

Begünstigte (1)

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