Program Analysis

2022/2023

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

4

ECTS credits

Delivered at:

Department of Informatics

Course type:

Elective course

When:

4 year, 3 module

Instructor

Беляев Михаил Анатольевич

Программа дисциплины

Аннотация

Является дисциплиной по выбору. Данная дисциплина позволит студентам получить навыки статического анализа программ и знания о том, как делать выводы о корректности работы программы. Для освоения дисциплины студентам необходимы знания, полученные в результате изучения дисциплин «Метавычисления», «Семантики языков программирования», «Компиляторы».

Цель освоения дисциплины

• Подготовка студентов к теоретическому и практическому применению методов анализа программного обеспечения (ПО)
• Получение студентами знаний в области статического анализа ПО, моделей кода, систем типов и их применения в анализе ПО

Планируемые результаты обучения

• Знает основные способы представления программного кода в применении к анализу, основные алгоритмы и методы анализа ПО.
• Умеет решать типичные задачи анализа ПО, как в рамках средств компиляции и трансляции, так и в рамках отдельно стоящих инструментов анализа.
• Имеет навыки разработки и применения анализаторов кода под конкретную прикладную задачу, язык программирования и ограничения.

Содержание учебной дисциплины

• Раздел 1. Основы статического анализа программ
• Раздел 2. Расширенные вопросы статического анализа программ

Элементы контроля

• Домашнее задание №1
  Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте из 4 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Домашнее задание №2
  Домашнее задание №2 выдается студентам в одном варианте из 3 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Домашнее задание №3
  Домашнее задание №3 выдается студентам в одном варианте из 3 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Домашнее задание №4
  Домашнее задание №4 выдается студентам в одном варианте из 5 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Домашнее задание №5
  Домашнее задание №5 выдается студентам в одном варианте из 2 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Домашнее задание №6
  Домашнее задание №6 выдается студентам в одном варианте из 2 заданий. Каждому заданию присвоен свой балл. Форма представления обучающимися домашнего задания - представленные в письменном виде ответы на вопросы и программный код в системе контроля версий.
• Устный экзамен
  Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде.

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 3 модуль
  Преподаватель учитывает работу на практических занятиях и оценку за текущий контроль (домашние задания). Результирующая оценка за дисциплину рассчитывается следующим образом: ОРезультирующая = 0,45 * Онакопленная + 0,55 * Оэкзамен, где Онакопленная рассчитывается как взвешенная сумма всех форм текущего контроля. Онакопленная = (Од/з1 + Од/з2 + Од/з3 + Од/з4 + Од/з5 + Од/з6) / 6

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Mukherjee, S., & Blasband, D. (2016). Source Code Analytics With Roslyn and JavaScript Data Visualization. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1450659

Рекомендуемая дополнительная литература

• Forest, E. (2016). From Tracking Code to Analysis : Generalised Courant-Snyder Theory for Any Accelerator Model. Japan: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1178523
• Hyde, R. (2004). Write Great Code, Volume 1 : Understanding the Machine. San Francisco, CA: No Starch Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=440094
• van der Linden, M. A. (2007). Testing Code Security. Boca Raton, FL: Auerbach Publications. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=928213

Авторы

• Спицина Кристина Станиславовна
• Кузнецов Антон Михайлович