Caractérisation et détection automatique d'interactions de services à partir de spécifications graphiques

par Hélène Jouve

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Pascale Le Gall.

Soutenue en 2003

à Evry-Val d'Essonne .

mots clés

• Télécommunications
• Algorithmes

Résumé

Cette thèse propose une méthode automatique de calcul d'interactions entre services en télécommunications par analyse statique de leurs spécifications. Chaque service est décrit par une arborescence étiquetée dont les arcs formalisent des échanges de messages entre les téléphones concernés et un équipement de gestion abstrait. Il existe deux types d'étiquettes de sommets. Les unes réprésentent les états du système et les autres formalisent la réutilisation de parties de diagrammes, fondée sur un ordre de création des services. Une spécification est formée d'un tel diagramme et d'invariants exprimant des compatibilités d'états. Un premier algorithme permet l'extraction des données caractéristiques d'un service, à partir de sa spécification, par comparaison avec celle de son service sous-jacent. Un second algorithme exploite ces données afin de déterminer les interactions. La méthode est implantée en Prolog et a été validée par études de cas.

Titre traduit

Caracterization and automatic detection of feature interactions from graphical specifications

Résumé

In this thesis we propose an automatic method for the computation of feature interactions in telecommunication systems based on a static analysis of the these features specifications. Each feature is described by a labelled rooted tree. Its edges denote the exchanges of messages between the involved phones and an abstract management equipment. Its nodes are labelled either by system states or by items that formalize the reuse, based on the features creation order, of some diagram parts. Feature specifications are made up of such diagrams, and invariants expressing compatibility between states. A first algorithm extracts the characteristic data of a feature from its specification. A second algorithm exploits these data in order to detect interactions. The method is implemented in Prolog and validated by case studies.