Critivar: a variability modeling and transformation approach for safety and security-critical systems

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Bressan, Lucas Paiva
• Orientador(a): Oliveira, André Luiz de
• Banca de defesa: Rodrigues, Genaína Nunes , Braga, Rosana Teresinha Vaccare , Braga, Regina Maria Maciel
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Functional safety; Cybersecurity; Dependability; Linhas de produto; Variabilidade; Product lines; Variability
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://doi.org/10.34019/ufjf/di/2023/00088; https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16444

A customização em massa de sistemas críticos modernos tem gerado produtos com milhares de pontos de variação, impactando arquitetura and propriedades de dependability (e.g., safety e security) destes sistemas. Devido ao fato das técnicas existentes de gerencia de variabilidades serem rudimentares, modelar a diversidade de sistemas críticos e suas propriedades de dependability se torna uma tarefa árdua. Por isso, esta dissertação apresenta uma abordagem de gerência de variabilidades para sistemas críticos. A abordagem é ilustrada através de um estudo de caso de domínio automotivo. Como avaliação, a abordagem foi comparada com duas técnicas similares de gerencia de variabilidades. Dentre os benefícios, a abordagem apresentada reduz o “gap” entre variabilidade e anotações de dependability de granulosidade baixa e garante a derivação de modelos corretos e completos.