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X-Ray-TLS: Transparent decryption of TLS sessions by extracting session keys from memory
No full textInterview with Florent Perek
Full text linkProfessor Florent Perek has a PhD in English and General Linguistics (University of Freiburg) and is a Lecturer in Cognitive Linguistics at the Department of English Language and Applied Linguistics at University of Birmingham, UK. Professor Perek is the author of several articles in international peer-reviewed journals and has, among his most important publications, the 2015 book, Argument structure in usage-based construction grammar: experimental and corpus-based perspectives, edited by John Benjamins.Professor Florent Perek has a PhD in English and General Linguistics (University of Freiburg) and is a Lecturer in Cognitive Linguistics at the Department of English Language and Applied Linguistics at University of Birmingham, UK. Professor Perek is the author of several articles in international peer-reviewed journals and has, among his most important publications, the 2015 book, Argument structure in usage-based construction grammar: experimental and corpus-based perspectives, edited by John Benjamins.------------------------------------------------------------------------------------ENTREVISTA COM FLORENT PEREKFlorent Perek é Doutor em Inglês e Linguística Geral (Universidade de Freiburg, Alemanha) e Professor da área de Linguística Cognitiva do Departamento de Língua Inglesa e Linguística Aplicada na Universidade de Birmingham, no Reino Unido. Perek é autor de uma série de artigos em revistas renomadas internacionalmente e tem, entre suas importantes publicações, seu livro de 2015, o qual foi intitulado Estrutura argumental na gramática de construções baseada no uso: perspectivas experimental e baseada em corpus e foi editado pela John Benjamins.---Original em inglês
Device, system and method for implementing a recurrent neural network to determine a given region of a build log that meets a fatal error criterion condition
No full textAmélioration du cycle de développement logiciel via des approches basées sur les données
No full textThis thesis explores data-driven approaches for automated root cause analysis of CI/CD build failures, focusing on identifying non-deterministic failures, locating root cause messages in build logs, and characterizing CI/CD systems' performance and security. Grounded on public and industrial datasets, we explore CI/CD workflow properties, such as execution times and failure patterns. The research introduces the use of Natural Language Processing (NLP) and Knowledge Graphs Embeddings (KGE) for classifying build failures with a 94% accuracy. Additionally, we introduce ChangeMyMind, a new method based on Recurrent Neural Networks (RNNs) to accurately locate root cause messages in build logs without prior labeling of root cause messages. We propose X-Ray-TLS, a generic and transparent approach for inspecting TLS-encrypted network traffic in CI/CD environments. Finally, the thesis also revisits security vulnerabilities in CI/CD systems, demonstrating the potential for undetectable long-term compromises. This work has resulted in three publications and two under-review submissions, contributing significantly to CI/CD system analysis and optimization.Cette thèse explore les approches basées sur les données pour l'analyse automatique des causes profondes des échecs de construction dans les systèmes d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD), en se concentrant sur l'identification des échecs non déterministes, la localisation des messages de cause profonde dans les journaux de construction, et la caractérisation de la performance et de la sécurité des systèmes CI/CD. Basée sur des ensembles de données publics et industriels, nous explorons les propriétés des flux de travail CI/CD, telles que les temps d'exécution et les modèles d'échec. La recherche introduit l'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) et des embeddings de graphes de connaissances (KGE) pour classifier les échecs de construction avec une précision de 94%. De plus, nous introduisons ChangeMyMind, une nouvelle méthode basée sur les réseaux neuronaux récurrents (RNNs) pour localiser avec précision les messages de cause profonde dans les journaux de construction sans étiquetage préalable des messages de cause profonde. Nous proposons X-Ray-TLS, une approche générique et transparente pour inspecter le trafic réseau chiffré TLS dans les environnements CI/CD. Enfin, la thèse revisite également les vulnérabilités de sécurité dans les systèmes CI/CD, démontrant le potentiel de compromissions à long terme indétectables. Ce travail a abouti à trois publications et deux soumissions en cours de révision, contribuant de manière significative à l'analyse et à l'optimisation des systèmes CI/CD
Improving software development life cycle using data-driven approaches
No full textCette thèse explore les approches basées sur les données pour l'analyse automatique des causes profondes des échecs de construction dans les systèmes d'intégration continue et de déploiement continu (CI/CD), en se concentrant sur l'identification des échecs non déterministes, la localisation des messages de cause profonde dans les journaux de construction, et la caractérisation de la performance et de la sécurité des systèmes CI/CD. Basée sur des ensembles de données publics et industriels, nous explorons les propriétés des flux de travail CI/CD, telles que les temps d'exécution et les modèles d'échec. La recherche introduit l'utilisation du traitement du langage naturel (NLP) et des embeddings de graphes de connaissances (KGE) pour classifier les échecs de construction avec une précision de 94%. De plus, nous introduisons ChangeMyMind, une nouvelle méthode basée sur les réseaux neuronaux récurrents (RNNs) pour localiser avec précision les messages de cause profonde dans les journaux de construction sans étiquetage préalable des messages de cause profonde. Nous proposons X-Ray-TLS, une approche générique et transparente pour inspecter le trafic réseau chiffré TLS dans les environnements CI/CD. Enfin, la thèse revisite également les vulnérabilités de sécurité dans les systèmes CI/CD, démontrant le potentiel de compromissions à long terme indétectables. Ce travail a abouti à trois publications et deux soumissions en cours de révision, contribuant de manière significative à l'analyse et à l'optimisation des systèmes CI/CD.This thesis explores data-driven approaches for automated root cause analysis of CI/CD build failures, focusing on identifying non-deterministic failures, locating root cause messages in build logs, and characterizing CI/CD systems' performance and security. Grounded on public and industrial datasets, we explore CI/CD workflow properties, such as execution times and failure patterns. The research introduces the use of Natural Language Processing (NLP) and Knowledge Graphs Embeddings (KGE) for classifying build failures with a 94% accuracy. Additionally, we introduce ChangeMyMind, a new method based on Recurrent Neural Networks (RNNs) to accurately locate root cause messages in build logs without prior labeling of root cause messages. We propose X-Ray-TLS, a generic and transparent approach for inspecting TLS-encrypted network traffic in CI/CD environments. Finally, the thesis also revisits security vulnerabilities in CI/CD systems, demonstrating the potential for undetectable long-term compromises. This work has resulted in three publications and two under-review submissions, contributing significantly to CI/CD system analysis and optimization
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