Anomalieerkennung in reaktiven Systemen

• Antragsteller: Professor Andreas Zeller, Ph.D.
• Fachliche Zuordnung: Softwaretechnik und Programmiersprachen ; Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2025
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 392215324

• Erstellungsjahr: 2022

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Ziel des Projekts „Anomalieerkennung in reaktiven Systemen“ war, in interaktiven Programmen – insbesondere mobile Anwendungen – Anomalien in der Benutzerführung zu entdecken. Während die Entdeckung von größeren Anomalien ausblieb (insbesondere deshalb, weil veröffentlichte Apps in der Regel eine hinreichend gute Benutzerführung haben) wurden innovative Verfahren entwickelt, aus dem Code von Android-Apps automatisch präzise und umfassende Daten über ihre Bedienoberflächen zu extrahieren – Daten, die eine Vielzahl weiterführender empirischer Studien über Apps und ihre Benutzerführung ermöglichen.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• Frontmatter: mining Android user interfaces at scale. Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering, 1580-1584. ACM.
  Kuznetsov, Konstantin; Fu, Chen; Gao, Song; Jansen, David N.; Zhang, Lijun & Zeller, Andreas