Бакалавриат
2020/2021
Анализ программ
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс по выбору (Прикладная математика и информатика)
Направление:
01.03.02. Прикладная математика и информатика
Кто читает:
Департамент информатики
Когда читается:
4-й курс, 3 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Преподаватели:
Ахин Марат Халимович,
Беляев Михаил Анатольевич
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
44
Программа дисциплины
Аннотация
Является дисциплиной по выбору. Данная дисциплина направлена на овладение навыками статического анализа программ. В результате освоения дисциплины студент должен: ● знать способы статического анализа программ; ● уметь проводить статический анализ и делать выводы о корректности работы программ; ● владеть математическим аппаратом и инструментальными средствами, используемым в информационно-аналитических системах.
Цель освоения дисциплины
- Подготовка студентов к теоретическому и практическому применению методов анализа программного обеспечения (ПО)
- Получение знаний в области статического анализа ПО, моделей кода, систем типов и их применения в анализе ПО
- Освоение инструментов анализа ПО
Планируемые результаты обучения
- Знает основы статического анализа программ Анализирует программы методами различного статического анализа.Знает требования к безопасности программ, соответствующие поставленной задаче. Проводит анализ программного обеспечения на соответствие требованиям безопасности, предъявляемым к программе. Использует методы статического анализа программ для выявления проблем с соответствием требованиям безопасности.
- Использует методы статического и расширенного статического анализа для анализа своих и чужих программ, их эффективности. Знает различные методы представления программного кода. Решает типичные задачи анализа программного обеспечения. Владеет навыками разработки и применения анализаторов кода.Знает основные термины и разделы статического анализа программ. Умеет писать технические тексты, содержащие анализ необходимого программного обеспечения, в том числе анализ используемой памяти.
- Использует и создает технические и академические тексты, посвященные выбору оптимальных методов анализа программ в соответствии с выбранной задачей.
Содержание учебной дисциплины
- Основы статического анализа программ
- Расширенные вопросы статического анализа программ
Элементы контроля
- Домашнее задание 1
- Домашнее задание 2
- Домашнее задание 3
- Домашнее задание 4
- Домашнее задание 5
- Домашнее задание 6
- Устный экзаменЭкзамен проводится на платформе Zoom. Экзамен проводится в устной форме (опрос по материалам курса). По просьбе преподавателя студент должен быть готов выполнить некоторые задания в письменном виде, после чего сфотографировать и выслать на почту преподавателю. К экзамену необходимо подключиться согласно расписанию, высланному преподавателем на корпоративные почты студентов накануне экзамена. Компьютер студента должен удовлетворять требованиям: наличие рабочей камеры и микрофона, поддержка платформы Zoom. Для участия в экзамене студент обязан: выбрать себе имя в Zoom совпадающее с его именем и фамилией, явиться на экзамен согласно точному расписанию, при ответе включить камеру и микрофон. Во время экзамена студентам запрещается выключать камеру. Ипользование конспектов или других справочных материалов допускается только с разрешения преподавателя. Кратковременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение связи менее 5 минут. Долговременным нарушением связи во время экзамена считается нарушение 5 минут и более. При долговременном нарушении связи возможность продолжения студентом участие в экзамене определяется преподавателем. Процедура пересдачи подразумевает использование усложненных заданий
Промежуточная аттестация
- Промежуточная аттестация (3 модуль)0.075 * Домашнее задание 1 + 0.075 * Домашнее задание 2 + 0.075 * Домашнее задание 3 + 0.075 * Домашнее задание 4 + 0.075 * Домашнее задание 5 + 0.075 * Домашнее задание 6 + 0.55 * Устный экзамен
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Mukherjee, S., & Blasband, D. (2016). Source Code Analytics With Roslyn and JavaScript Data Visualization. [Berkeley, CA]: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1450659
Рекомендуемая дополнительная литература
- Forest, E. (2016). From Tracking Code to Analysis : Generalised Courant-Snyder Theory for Any Accelerator Model. Japan: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1178523