Advanced reverse engineering tools are required to cope with the complexity of software systems and the specific requirements of numerous different tasks (re-architecturing, migration, evolution). Consequently, reverse engineering tools should adapt to a wide range of situations. Yet, because they require a large infrastructure investment, being able to reuse these tools is key. Moose is a reverse engineering environment answering these requirements. While Moose started as a research project 20 years ago, it is also used in industrial projects, exposing itself to all these difficulties. In this paper we present ModMoose, the new version of Moose. ModMoose revolves around a new meta-model, modular and extensible; a new toolset of generic tools (query module, visualization engine, ...); and an open architecture supporting the synchronization and interaction of tools per task. With ModMoose, tool developers can develop specific meta-models by reusing existing elementary concepts, and dedicated reverse engineering tools that can interact with the existing ones.


翻译:需要先进的反向工程工具来应对软件系统的复杂性和众多不同任务(重组、迁移、进化)的具体要求。因此,反向工程工具应该适应各种情况。然而,由于它们需要大量的基础设施投资,能够再利用这些工具是关键。穆斯是一个能满足这些要求的反向工程环境。穆斯是20年前作为一个研究项目启动的反向工程环境,但也用于工业项目,暴露了所有这些困难。在本论文中,我们介绍了ModMoose的新版本Moose。ModMoose围绕一个新的元模型、模块和可扩展工具;新的通用工具工具(query模块、可视化引擎......);以及支持工具同步和相互作用的开放架构。有了ModMoose,工具开发者可以通过重新使用现有的基本概念开发具体的元模型,以及能够与现有工具互动的专用反向工程工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年9月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018 ACL fellow 出炉,5人上榜,无中国学者
专知
4+阅读 · 2018年12月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月12日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
机器学习相关资源(框架、库、软件)大列表
专知会员服务
37+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
270+阅读 · 2019年10月9日
GAN新书《生成式深度学习》,Generative Deep Learning,379页pdf
专知会员服务
196+阅读 · 2019年9月30日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
人工智能 | SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月12日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
2018 ACL fellow 出炉,5人上榜,无中国学者
专知
4+阅读 · 2018年12月18日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员