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Miércoles, 10 Mayo 2023 09:30

#OrgulloDISC Nicolás Cardozo y Silvia Takahashi Ganadores Best Paper Award CIbSE 2023

¡Felicitaciones a nuestros #ProfesoresDISC por ganar el Best Paper Award en CibSe 2023! Su trabajo demuestra una excelencia y un compromiso con la innovación en el campo de la ingeniería de sistemas y Computación.

Ganadores Best Paper Award CIbSE 2023
Ganadores del Best Paper Award CIbSE 2023

Dentro del marco de la Conferencia iberoamericana de ingeniería de software, celebrada entre el 24 y 29 de Abril. Los profesores Nicolás Cardozo y Silvia Takahashi fueron ganadores del premio al mejor paper presentado a esta edición de la conferencia. El paper, titulado “Cross-language Clone Detection for Mobile Apps” es el resultado del trabajo de tesis de maestría de Stephannie Jimenez, estudiante de MISIS.

El paper propone una nueva técnica para identificar extractos de código repetidos (i.e., clones) en distintos programas. La innovación de dicho trabajo es que ahora es posible identificar dichos clones en programas escritos en distintos lenguajes de programación. En particular, el trabajo toma como dominio de aplicación los ambientes de aplicaciones móviles, identificando clones entre programas escritos en Kotlin y Dart.

El objetivo de este estudio es proporcionar un marco de análisis para reducir el impacto de la sincronización de aplicaciones móviles. El primer paso es un algoritmo estructural para detectar clones entre lenguajes que utiliza la idea de árboles de sintaxis concretos enriquecidos. Estos árboles se utilizan como una representación intermedia común construida a partir de las gramáticas de los lenguajes de programación para detectar similitudes entre las bases de código de la aplicación.

La técnica propuesta encuentra similitudes de código con una precisión del 79 % en pruebas controladas, en las que se inyectan manualmente clones de tipo 1-3 para el análisis de casos de uno o varios idiomas para Kotlin y Dart. Además, se evaluó la herramienta en un corpus de 52 aplicaciones móviles, identificando similitudes de código con una precisión del 65 % al 84 % para la lógica completa de la aplicación.

En resumen, este estudio propone una técnica para detectar clones de código en aplicaciones móviles políglotas, utilizando árboles de sintaxis concretos enriquecidos como una representación intermedia común. Los resultados indican que la técnica puede detectar similitudes de código con alta precisión en pruebas controladas y en un corpus de aplicaciones móviles.

¡Felicitaciones a nuestros #ProfesoresDISC por ganar el Best Paper Award en CibSe 2023! Su trabajo demuestra una excelencia y un compromiso con la innovación en el campo de la ingeniería de sistemas y Computación. Estamos seguros de que su investigación será una inspiración para muchos y contribuirá significativamente al avance de la disciplina.

El paper está disponible en: https://www.researchgate.net/publication/369997669_Cross-language_Clone_Detection_for_Mobile_Apps

La presentación del paper esta disponible en: https://youtu.be/YS-Ir__204Y

Todo el trabajo de los profesores y FLAG lab está disponible en: https://flaglab.github.io/ - https://www.youtube.com/@FLAGlab (suscribirse para estar al tanto de todas las actualizaciones)

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