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SUMMARY:Defensa Tesis Doctorado Ivan Arcuschin Moreno
DESCRIPTION:Título: Generación aleatoria de casos de test Espresso para Android\nDirector: Prof. Dr. Juan Pablo Galeotti\nConsejero de estudios: Prof. Dr. Hernán Melgratti\nJurados:\nProf. Dra. Alessandra Gorla – IMDEA Software Institute\nProf. Dr. Marcelo d’Amorim – NC State University\nDr. Renzo Degiovanni – University of Luxembourg \nTransmisión: https://youtube.com/live/Z7-gBWNfZuw \nResumen: \nEl testing es una parte integral del proceso de desarrollo de aplicaciones Android: al correr casos de test regularmente en sus aplicaciones\, los desarrolladores pueden verificar el correcto comportamiento y la usabilidad antes de poner las aplicaciones a disposición del público. Espresso es un framework de testing que permite a los desarrolladores escribir casos de test de interfaz de usuario (UI) Android concisos\, confiables y legibles\, y es el único framework de testing de UI con una amplia adopción entre los desarrolladores de aplicaciones. Se han propuesto varias herramientas de generación automática de tests para ayudar a los desarrolladores en la tarea de testing. Sin embargo\, muchas de estas herramientas no producen casos de test ejecutables\, solo informan errores\, y de las que generan tests\, sólo algunas admiten el formato Espresso. \nEsta tesis se centra en mejorar la generación de casos de test Espresso para aplicaciones Android. Comenzamos realizando un estudio empírico que compara la efectividad de distintos algoritmos evolutivos y muestra que dichos algoritmos no son adecuados para generar casos de test Android\, siendo muchas veces superados por algoritmos puramente aleatorios. A continuación\, analizamos los desafíos de generar casos de test en formato Espresso\, utilizando un enfoque basado en traducción que aprovecha la salida de herramientas de testing automático existentes. Encontramos que uno de los principales desafíos es la falta de propiedades únicas para identificar de manera inequívoca widgets específicos en la UI. Esto se agrava debido a que muchas herramientas utilizan el Servicio de Accesibilidad de Android\, que puede devolver información inconsistente. \nFinalmente\, esta tesis presenta una técnica para generar casos de test Espresso que son ampliamente más confiables que los generados utilizando el enfoque basado en traducción según una evaluación experimental en 1.035 apps Android. Esta técnica incluye algoritmos novedosos para generar View Matchers de Espresso que seleccionan de manera concisa widgets de Android\, y para crear View Assertions de Espresso que sirven para tests de regresión. Utiliza además el framework Espresso directamente para obtener información e interactuar con la aplicación bajo test. \nPalabras claves: Android\, Espresso\, generación de casos de test\, oráculos de test\, algoritmos basados en búsqueda.
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SUMMARY:Defensa Tesis Licenciatura Ezequiel Vera
DESCRIPTION:Título: «Análisis de estabilidad y seguridad en una red de Proof of Stake: el ejemplo de Algorand»\nDirector: Esteban Mocskos\nJurados: Gustavo Sadovoy\, Ariel Waissbein \nTransmite por: https://youtube.com/live/hVe3CpH6LYg?feature=share \nResumen\n=======\nEn este trabajo de tesis estudiamos Algorand\, una red de blockchain basada en Proof of Stake\, analizando la estabilidad y seguridad de la misma en dos etapas. \nEn una primera etapa\, experimentamos con la estabilidad y adaptación a cambios en la topología física de la red. Para ello creamos experimentos con distintas configuraciones en los que afectamos enlaces agregando latencias de manera incremental. En todos ellos logramos degradar y hasta detener la red al afectar un 20% del stake participante del consenso\, encontrando un potencial vector de ataque. \nComo segunda etapa\, ante la factibilidad de un ataque de este tipo\, nos interesó poder reconstruir la topología lógica de la red para ubicar a los nodos de mayor stake\, a partir de los mensajes recibidos por un relay del sistema. Experimentamos con redes de diferentes tamaños hasta replicar la escala de la red real. Para cada uno creamos un escenario en el que el stake se distribuye de manera homogénea entre los nodos\, y otro heterogéneo en el que se respeta la distribución real de la red para fines de 2022. \nPara los escenarios homogéneos\, logramos predicciones que aciertan por completo en las conexiones de los nodos a los relays vecinos del relay analizado\, pero que comienzan a fallar en la escala realista (bajando el nivel de detección y generando falsos positivos). \nPara los escenarios heterogéneos observamos un comportamiento similar: partimos de predicciones exactas para redes más pequeñas\, que comienzan a fallar a medida que incrementamos el tamaño de la red. Sin embargo\, nuestro algoritmo pudo predecir en escala realista de manera exacta y precisa las conexiones de las cuentas más importantes de la red (aquellas con mayor stake). \nEste estudio es el primero para la red de Algorand en base a los aspectos analizados\, con emulaciones de la misma en escala realista.
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