Learning from Big Code: Probabilistic Models, Analysis and Synthesis

Informazioni relative al progetto

BIGCODE

ID dell’accordo di sovvenzione: 680358

DOI

10.3030/680358

Progetto chiuso

Data della firma CE 18 Febbraio 2016

Data di avvio 1 Aprile 2016

Data di completamento 31 Marzo 2021

Finanziato da

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Costo totale

€ 1 500 000,00

Contributo UE

€ 1 500 000,00

Coordinato da

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Pubblicazioni

Conference proceedings (16)

Adversarial Robustness for Code

Autori: Pavol Bielik, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of The 37rd International Conference on Machine Learning, 2020
Editore: ICML

Learning to find naming issues with big code and small supervision

Autori: Jingxuan He, Cheng-Chun Lee, Veselin Raychev, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 42nd ACM SIGPLAN International Conference on Programming Language Design and Implementation, 2021, Pagina/e 296-311, ISBN 9781450383912
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3453483.3454045

Robustness certification with generative models

Autori: Matthew Mirman, Alexander Hägele, Pavol Bielik, Timon Gehr, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 42nd ACM SIGPLAN International Conference on Programming Language Design and Implementation, 2021, Pagina/e 1141-1154, ISBN 9781450383912
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3453483.3454100

Probabilistic model for code with decision trees

Autori: Veselin Raychev, Pavol Bielik, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 2016 ACM SIGPLAN International Conference on Object-Oriented Programming, Systems, Languages, and Applications - OOPSLA 2016, 2016, Pagina/e 731-747, ISBN 9781-450344449
Editore: ACM Press
DOI: 10.1145/2983990.2984041

Learning programs from noisy data

Autori: Veselin Raychev, Pavol Bielik, Martin Vechev, Andreas Krause
Pubblicato in: Proceedings of the 43rd Annual ACM SIGPLAN-SIGACT Symposium on Principles of Programming Languages - POPL 2016, 2016, Pagina/e 761-774, ISBN 9781-450335492
Editore: ACM Press
DOI: 10.1145/2837614.2837671

PHOG: Probabilistic Model for Code

Autori: Pavol Bielik, Veselin Raychev, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning, 2016, Pagina/e 2933-2942
Editore: PMLR

Learning a Static Analyzer from Data

Autori: Pavol Bielik, Veselin Raychev, Martin Vechev
Pubblicato in: Computer Aided Verification, 2017, Pagina/e 233-253
Editore: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-319-63387-9_12

Statistical Deobfuscation of Android Applications

Autori: Benjamin Bichsel, Veselin Raychev, Petar Tsankov, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 2016 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security - CCS'16, 2016, Pagina/e 343-355, ISBN 9781-450341394
Editore: ACM Press
DOI: 10.1145/2976749.2978422

Debin - Predicting Debug Information in Stripped Binaries

Autori: Jingxuan He, Pesho Ivanov, Petar Tsankov, Veselin Raychev, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security - CCS '18, 2018, Pagina/e 1667-1680, ISBN 9781-450356930
Editore: ACM Press
DOI: 10.1145/3243734.3243866

Learning to Solve SMT formulas

Autori: Mislav Balunovic, Pavol Bielik, Martin Vechev
Pubblicato in: NeurIPS 2018, 2018
Editore: Neurips

Differentiable Abstract Interpretation for Provably Robust Neural Networks

Autori: MATTHEW MIRMAN, TIMON GEHR, MARTIN VECHEV
Pubblicato in: Proceedings of the 35 th International Conference on Machine Learning, 2018
Editore: PMLR

AI2: Safety and Robustness Certification of Neural Networks with Abstract Interpretation

Autori: Timon Gehr, Matthew Mirman, Dana Drachsler-Cohen, Petar Tsankov, Swarat Chaudhuri, Martin Vechev
Pubblicato in: 2018 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2018, Pagina/e 3-18, ISBN 978-1-5386-4353-2
Editore: IEEE
DOI: 10.1109/sp.2018.00058

Program Synthesis for Character Level Language Modeling

Autori: PAVOL BIELIK, VESELIN RAYCHEV, MARTIN VECHEV
Pubblicato in: International Conference on Learning Representations, 2017
Editore: ICLR

Inferring crypto API rules from code changes

Autori: Rumen Paletov, Petar Tsankov, Veselin Raychev, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 39th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation - PLDI 2018, 2018, Pagina/e 450-464, ISBN 9781-450356985
Editore: ACM Press
DOI: 10.1145/3192366.3192403

Learning fast and precise numerical analysis

Autori: Jingxuan He, Gagandeep Singh, Markus Püschel, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the 41st ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation, 2020, Pagina/e 1112-1127, ISBN 9781450376136
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3385412.3386016

Adversarial Robustness for Code

Autori: Bielik, Pavol; Vechev, Martin
Pubblicato in: Proceedings of Machine Learning Research, 119, Numero 6, 2020
Editore: ACM ICML
DOI: 10.3929/ethz-b-000466229

Peer reviewed articles (1)

Robust relational layout synthesis from examples for Android

Autori: Pavol Bielik, Marc Fischer, Martin Vechev
Pubblicato in: Proceedings of the ACM on Programming Languages, Numero 2/OOPSLA, 2018, Pagina/e 1-29, ISSN 2475-1421
Editore: ACM
DOI: 10.1145/3276526