Environnement d'assistance au développement de transformations de graphes correctes

par Amani Makhlouf

Thèse de doctorat en Informatique et Télécommunication

Sous la direction de Christian Percebois et de Hanh Nhi Tran.

Le président du jury était Régine Laleau.

Le jury était composé de Christian Percebois, Hanh Nhi Tran, Nicole Lévy, Christian Attiogbé, Yamine Aït-Ameur.

Les rapporteurs étaient Nicole Lévy, Christian Attiogbé.


  • Résumé

    Les travaux de cette thèse ont pour cadre la vérification formelle, et plus spécifiquement le projet ANR Blanc CLIMT (Categorical and Logical Methods in Model Transformation) dédié aux grammaires de graphes. Ce projet, qui a démarré en février 2012 pour une durée de 48 mois, a donné lieu à la définition du langage Small-tALC, bâti sur la logique de description ALCQI. Ce langage prend la forme d’un DSL (Domain Specific Language) impératif à base de règles, chacune dérivant structurellement un graphe. Le langage s’accompagne d’un composant de preuve basé sur la logique de Hoare chargé d’automatiser le processus de vérification d’une règle. Cependant, force est de constater que tous les praticiens ne sont pas nécessairement familiers avec les méthodes formelles du génie logiciel et que les transformations sont complexes à écrire. En particulier, ne disposant que du seul prouveur, il s’agit pour le développeur Small-tALC d’écrire un triplet de Hoare {P} S {Q} et d’attendre le verdict de sa correction sous la forme d’un graphe contre-exemple en cas d’échec. Ce contre-exemple est parfois difficile à décrypter, et ne permet pas de localiser aisément l’erreur au sein du triplet. De plus, le prouveur ne valide qu’une seule règle à la fois, sans considérer l’ensemble des règles de transformation et leur ordonnancement d’exécution. Ce constat nous a conduits à proposer un environnement d’assistance au développeur Small-tALC. Cette assistance vise à l’aider à rédiger ses triplets et à prouver ses transformations, en lui offrant plus de rétroaction que le prouveur. Pour ce faire, les instructions du langage ont été revisitées selon l’angle ABox et TBox de la logique ALCQI. Ainsi, conformément aux logiques de description, la mise à jour du graphe par la règle s’assimile à la mise à jour ABox des individus (les nœuds) et de leurs relations (les arcs) d’un domaine terminologique TBox (le type des nœuds et les étiquettes des arcs) susceptible d’évoluer. Les contributions de cette thèse concernent : (1) un extracteur de préconditions ABox à partir d’un code de transformation S et de sa postcondition Q pour l’écriture d’une règle {P} S {Q} correcte par construction, (2) un raisonneur TBox capable d’inférer des propriétés sur des ensembles de nœuds transformés par un enchaînement de règles {Pi} Si {Qi}, et (3) d’autres diagnostics ABox et TBox sous la forme de tests afin d’identifier et de localiser des problèmes dans les programmes. L’analyse statique du code de transformation d’une règle, combinée à un calcul d’alias des variables désignant les nœuds du graphe, permet d’extraire un ensemble de préconditions ABox validant la règle. Les inférences TBox pour un enchaînement de règles résultent d’une analyse statique par interprétation abstraite des règles ABox afin de vérifier formellement des états du graphe avant et après les appels des règles. A ces deux outils formels s’ajoutent des analyseurs dynamiques produisant une batterie de tests pour une règle ABox, ou un diagnostic TBox pour une séquence de règles

  • Titre traduit

    Assistance framework for writing correct graph transformations


  • Résumé

    The overall context of this thesis is formal verification, and more specifically the ANR Blanc CLIMT project (Categorical and Logical Methods in Model Transformation) dedicated to graph grammars. This project, which started in February 2012 for 48 months, gave rise to the development of the Small- tALC language, a graph transformation language based on the ALCQI description logic. This language takes the form of an imperative DSL (Domain Specific Language) based on rules; from each rule structurally derives a graph. It goes with a proof component based on Hoare's logic designed to automate the process of rule verification. However, it must be assumed that not all developers are familiar with formal methods of software engineering, and that graph transformations are complex to write. In particular, using exclusively the prover, the Small- tALC developer must write a Hoare triple {P} S {Q} and wait for the feedback in the form of a counterexample graph in case of failure. This counter-example is sometimes difficult to interpret, and so it does not allow to easily locate the error within the triple. Moreover, the prover validates only one rule at once, without considering all the transformation rules and their execution order. This fact led us to propose an assistance framework for Small- tALC to help developers write their triples and prove their transformations, providing them more feedback than the prover does. To this purpose, the Small- tALC instructions have been reviewed according to the ABox and TBox aspects of the ALCQI logic. Thus, in accordance with description logics, updating the graph by the rule corresponds to the ABox updating of individuals (nodes) and their relationships (edges) of a TBox terminology domain (nodes concepts and edges labels) that is also expected to evolve. The contributions of this thesis concern: (1) an ABox precondition extractor from a transformation code S and its post-condition Q in order to produce a correct by construction rule {P} S {Q}, (2) a TBox reasoner to infer properties on sets of nodes transformed by a rule sequence {Pi} Si {Qi}, and (3) other ABox and TBox diagnostics based on tests to identify and locate errors in programs. The static analysis of the code of a transformation rule, combined with an alias calculus of the variables that can not designate the same nodes of the graph, allows to extract a set of ABox preconditions validating the rule. TBox inferences related to a sequence of rules result from a static analysis by abstract interpretation of the ABox rules. These inferences formally check graph states before and after rule calls. Beside these two formal tools, the framework features dynamic analyzers that produce test cases for an ABox rule, or a TBox diagnosis for a sequence of rules


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