Stuttgart, Univ., Diss., 2000.

The theme of this thesis is to pave a path to vertically extract business intelligence (BI) from software code to business intelligence base, which is a tank of BI. Business intelligence is the atomic unit to build a piece of program comprehensibility in business logic point of view. It outstands because it covers all reverse engineering levels from code to specification. It refers to technologies for the localisation, extraction, analysis of business intelligence in software system. Such an approach naturally requires information transformation from software system to business intelligence base, and hence a novel set of automatic business intelligence recovery methods are needed. After a brief introduction of major issues covered by this thesis, the state of art of the area coined by the author as “business intelligence elicitation from software system”, in particular, the kinds of business intelligence that can be elicited from software system and their corresponding reverse engineering technical solutions are presented. Several new techniques are invented to pave the way towards realising this approach and make it light-weight. In particular, a programming-style-based method is proposed to partition a source program into business intelligence oriented program modules; concept recovery rules are defined to recover business intelligence concepts from the names embedded in a program module; formal concept analysis is built to model the recovered business intelligence and present business logic. The future research of this task is viewed as “automating business intelligence accumulation in Web” which is defined to bridge work in this thesis to nowadays Web computing trends. A prototype tool for recovering business intelligence from a Web-based mobile retailing system is then presented, followed by case study giving evaluation on the approach in different aspects. Finally, conclusions are drawn. Original contributions of this research work to the field of software reverse engineering are made explicit and future opportunities are explored.

Thesis (M.S.)--University of Akron, Dept. of Computer Science, 2009. / "August, 2009." Title from electronic thesis title page (viewed 11/11/2009) Advisor, Kathy J. Liszka; Faculty Readers, Timothy W. O'Neil, Wolfgang Pelz; Department Chair, Chien-Chung Chan; Dean of the College, Chand Midha; Dean of the Graduate School, George R. Newkome. Includes bibliographical references.

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Des familles de logiciels similaires proviennent fréquemment de pratiques de réutilisation de clones de logiciels existants, qui sont ensuite enrichis ou dépouillés de fonctionnalités pour suivre de nouvelles exigences. Avec le temps, ces variantes se multiplient et se complexifient, et il devient difficile de les maintenir, de les faire évoluer. L’ingénierie des lignes de produits logiciels regroupe un ensemble de méthodes visant à faciliter le développement et la gestion de telles collections de logiciels similaires. Documenter la variabilité est le point central de ce paradigme ; on la représente à travers des modèles de variabilité, qui servent de supports à la grande majorité des processus propres à l’ingénierie des lignes de produits. La migration complète ou partielle de ces familles de logiciels vers des approches de type lignes de produits permet la simplification de leur exploitation. La rétro-ingénierie, la modélisation et la gestion de la variabilité sont reconnues comme une phase cruciale et ardue de cette migration. Par conséquent, de nombreuses approches ont été proposées pour étudier des descriptions de familles de logiciels dans ce but. Plusieurs d’entre elles s’appuient sur l’analyse formelle de concepts, un cadre mathématique de groupement hiérarchique qui organise un ensemble d’objets et leurs descriptions dans une structure canonique mettant naturellement en évidence leurs aspects communs et variables.Dans ce manuscrit, nous défendons l'idée que l’analyse formelle de concepts, plus qu’un outil, offre un véritable cadre structurel et réutilisable à l’étude de la variabilité des familles de produits.Dans un premier temps, nous établissons un panorama des informations sur la variabilité qui sont mises en évidence grâce à ce formalisme, et discutons de son spectre d’applicabilité. Nous étudions les points communs entre les structures conceptuelles produites par l’analyse formelle de concepts et les modèles de variabilité. Dans un second temps, nous illustrons l’utilisation originale de ces structures conceptuelles comme support à des opérations de conception et de recherche d’informations. Enfin, nous élargissons notre champ d’étude aux informations plus complexes définies par des modèles de variabilité qui ont été étendus pour en améliorer l’expressivité, et dont la rétro-ingénierie est encore peu étudiée à ce jour. Nous montrons comment certaines propriétés de l’analyse formelle de concepts permettent de généraliser son utilisation à des descriptions de variantes plus complexes, et étudions son application pour la manipulation d’attributs multivalués et de cardinalités, en complément des caractéristiques booléennes traditionnelles. Nous évaluons notre approche sur des données issues de dépôts tels que SPLOT, fork-insight et de matrices de comparaison de produits de wikipedia. / Software families often rise from reuse practices as cloning existing software products which are then enhanced or pruned to fulfill new requirements. With time, these variants grow in number and in complexity, and become more and more complex to maintain. Software product line engineering gathers a set of methods that aims at facilitating the management and development of such collections of existing variants. Documenting variability is the central point of this paradigm; This variability is represented in variability models that support a large part of software product line engineering processes.The partial or complete migration from software families to a product line approach eases their exploitation.Reverse-engineering, modeling and managing variability are known as crucial tasks of the migration: therefore, numerous methods have been proposed to study descriptions of software families for this goal.Some of them are based on formal concept analysis, a mathematical framework for hierarchical clustering which organises set of objects and their descriptions in canonical structures highlighting naturally their commonalities and variability.In this thesis, we defend that formal concept analysis, more than a tool, is a relevant structural, reusable and extensible framework to study variability of software families.First, we propose an overview of variability information which is highlighted thanks to this framework, and we discuss its scope of applicability.We study the common points between the conceptual structures of formal concept analysis and variability models.Then, we show how to use these conceptual structures to support research and modeling operations.Finally, we broaden the scope of this study to take into account more complex information about extended variability.We evaluate our method on data taken from the SPLOT repository, fork-insight and product comparison matrices from wikipedia.

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Cette thèse traite de la conception de méthodes automatisées ou semi-automatisées pour détecter et identifier des algorithmes cryptographiques dans des programmes compilés en langage machine. La première méthode proposée a pour but l'identification de primitives symétriques. L'implémentation en langage machine d'une primitive symétrique, assimilée à une suite d'instructions, est représentée par un graphe. Sous cette forme, le code est modifié à l'aide de règles de réécriture tout en préservant une certaine notion de sémantique lors d'une phase dite de normalisation. L'objectif est de faire émerger des expressions communes à différentes implémentations d'une même primitive. Ces expressions servent alors de base à la création de signatures efficaces. La recherche de ces signatures s'effectue à l'aide d'un algorithme énumérant les isomorphismes de sous-graphe. La seconde méthode, conçue en complément de la première, produit une représentation synthétique facilitant l'identification des modes opératoires. Cette représentation se définit comme le plus petit sous-graphe préservant les distances entre des sous-ensembles de nœuds précédemment identifiés comme étant les paramètres d'entrée et de sortie des primitives impliquées. / This thesis is about the design of automatic or semi-automatic methods to detect and identify cryptographic algorithms inside programs compiled into machine code. Two methods are presented. The objective of the first method is to identify cryptographic primitives. A machine code implementation of a cryptographic primitive, regarded as a sequence of instructions, is represented by a graph structure. During a normalization phase, a set of rewrite rules is used to modify this graph representation while preserving a specific notion of semantics. The goal is to converge towards expressions which are shared across several implementations of the same primitive. We use these expressions as a basis to create efficient signatures. A subgraph isomorphism enumeration algorithm is used to search for signatures. The second method is built on top of the first one. It produces a synthetic representation designed to help in the identification of modes of operation. This synthetic representation is defined as the smallest subgraph which preserve distances between sets of vertices previously identified as the input and output parameters of the primitives involved within the mode of operation.