Azzeddine Amiar - Aide à l’Analyse de Traces d’Exécution dans le Contexte des Microcontrôleurs

Souvent, dû à l’aspect cyclique des programmes embarqués, les traces de microcontrôleurs contiennent beaucoup de données. De plus, dans notre contexte de travail, pour l’analyse du comportement, une seule trace se terminant sur une défaillance est disponible. L’objectif du travail présenté dans cette thèse est d’aider à l’analyse de trace de microcontrôleurs.

La première contribution de cette thèse concerne l’identification de cycles, ainsi que la génération d’une description pertinente de la trace. La détection de cycles repose sur l’identification du loop-header. La description proposée à l’ingénieur est produite en utilisant la compression basée sur la génération d’une grammaire. Cette dernière permet la détection de répétitions dans la trace.

La seconde contribution concerne la localisation de faute(s). Elle est basée sur l’analogie entre les exécutions du programme et les cycles. Ainsi, pour aider dans l’analyse de la trace, nous avons adapté des techniques de localisation de faute(s) basée sur l’utilisation de spectres. Nous avons aussi défini un processus de filtrage permettant de réduire le nombre de cycles à utiliser pour la localisation de faute(s).

Notre troisième contribution concerne l’aide à l’analyse des cas où les multiples cycles d’une même exécution interagissent entre eux. Ainsi, pour faire de la localisation de faute(s) pour ce type de cas, nous nous intéressons à la recherche de règles d’association. Le groupement des cycles en deux ensembles (cycles suspects et cycles corrects) pour la recherche de règles d’association, permet de définir les comportements jugés correctes et ceux jugés comme suspects. Ainsi, pour la localisation de faute(s), nous proposons à l’ingénieur un diagnostic basé sur l’analyse des règles d’association selon leurs degrés de suspicion.

Cette thèse présente également les évaluations menées, permettant de mesurer l’efficacité de chacune des contributions discutées, et notre outil CoMET. Les résultats de ces évaluations montrent l’efficacité de notre travail d’aide à l’analyse de traces de microcontrôleurs.