Laboratoria

Laboratorium Badawcze Inżynierii Oprogramowania i Nauki o Danych / Software Engineering and Data Science (SEDS) laboratory

Kierownik: dr hab. inż. Lech Madeyski, prof. uczelni

Laboratorium skupia się realizacji projektów z obszaru inżynierii oprogramowania i nauki o danych. Obejmuj to m.in. analizę i poprawę jakości oprogramowania (m.in. z perspektywy jakości kodu, jakości testów i predykcji defektów oprogramowania, brzydkich zapachów kodu) oraz procesów wytwarzania oprogramowania (w szczególności zwinnych metodyk i praktyk wytwarzania oprogramowania).

Laboratorium jest na etapie tworzenia. W skład laboratorium wchodzą mini laboratoria.

Mini laboratorium inżynierii oprogramowania i nauki o danych

Kierownik mini laboratorium: dr hab. inż. Lech Madeyski, prof. uczelni

Głównym celem laboratorium jest prowadzenie projektów badawczych na styku inżynierii oprogramowania (ang. software engineering) i nauki o danych/danologii (ang. data science), w szczególności metod uczenia maszynowego/sztucznej inteligencji (ML/AI), głębokiego uczenia (ang. deep learning) oraz metod statystycznych. W tym obszarze realizujemy projekty badawcze m.in. we współpracy z takimi firmami jak Capgemini (mamy podpisaną umowę o współpracy i współpracujemy w ramach projektu „Data Science in Software Engineering”), czy CodeQuest (grant NCBiR). Współpracujemy też z wybitnymi naukowcami ze świata m.in. w obszarze statystyki z prof. Barbarą Kitchenham (UK).

Przykładowe projekty obejmują: predykcję defektów oprogramowania, predykcję brzydkich zapachów kodu, predykcję wysiłku związanego z realizacją kart wymagań/historyjek użytkowników (ang. user stories), automatyczną naprawę oprogramowania.  Projekty badawcze są prowadzone na realnych projektach realizowanych w firmach tworzących oprogramowanie i/lub na projektach o otwartych źródłach (ang. open source).

Zapraszamy do współpracy zarówno firmy jak osoby zainteresowane realizacją ambitnych prac doktorskich, magisterskich oraz inżynierskich, w obszarze inżynierii oprogramowania i/lub data science.

Mini laboratorium technologii mobilnych

Kierownik mini laboratorium: dr inż. Michał Szczepanik

Głównym celem tego mini laboratorium są badania związane z inżynierią oprogramowania aplikacji na systemy mobilne Android oraz iOS. Obecne badania obejmują dwie główne ścieżki:

    1. analizę bezpieczeństwa aplikacji mobilnych z uwzględnieniem analizy powłamaniowej oraz inżynierii wstecznej,
    2. analizę rozwoju i zastosowań technologii i języków takich jak Swift, Kotlin, Dart oraz hybrydowego frameworka Flutter.

Analiza bezpieczeństwa aplikacji obejmuje badania nad istniejącymi aplikacjami i ich typowymi podatnościami, np. dostępnych zasobów, poziomu zabezpieczenia kodu, oraz danych dostępnych w aplikacji. Analiza powłamowania obejmuje analizę sposobu działania intruza oraz zakres wykradzionych danych.

Technologie mobilne oraz stosowane przez nie języki programowania (Swift, Kotlin oraz Dart) zaliczane są do najszybciej rozwijanych. Aspekty związane z ich testowaniem, wydajnością i zastosowaniem (rozwiązania natywne czy hybrydowe) stanowią dodatkowy cel badawczy tego mini laboratorium.

Mini laboratorium zostało sfinansowane z subwencji na utrzymanie i rozwój potencjału badawczego i jest wykorzystuje w szczególności:
• Smartfon z systemem Android: Google Pixel 3 64GB
• Smartfon z systemem iOS: Apple iPhone Xr 64GB
• Komputer: Macbook Pro (2.3GHz/8GB/256GB SSD/Iris Plus 655)

Mini laboratorium bezpieczeństwa – Cybersecurity Lab

Kierownik mini laboratorium: dr inż. Michał Kędziora

Główne obszary badawcze to: Security of public and private blockchain platforms oraz Malware detection and analysis using ML/AI algorithms.

Obszar Security of Public and Private Blockchain Platforms obejmuje badania związane z bezpieczeństwem technologii prywatnych i publicznych systemów blockchain, między innymi analizę wybranych mechanizmów pozwalających na uzyskanie konsensusu w rozproszonych sieciach blockchain: proof of work, proof of stake, proof of burn, proof of space. W badaniach m.in. analizuje się odporność na ataki typu Sybil, Selfish Mining oraz wpływ zastosowania strategii wydobycia odbiegającego od protokołu. W badaniach analizuje się również bezpieczeństwo zastosowań technologii blockchain (m.in. problem śledzenia transakcji w sieci Monero, który powstał w odpowiedzi na ograniczenia Bitcoin). Badania obejmują też problem bezpieczeństwa i wydajności dla platform Hyperledger Iroha, Sawtooth PoET i Hyperledger Fabric. Dla obszaru Malware detection and analysis using ML/AI algorithms. Badań mają na celu analizę skuteczności detekcji malware z użyciem technik analizy statycznej i kodu aplikacji przy pomocy wybranych algorytmów Uczenia Maszynowego i Sztucznej Inteligencji .

Mini laboratorium zostało sfinansowane z subwencji na utrzymanie i rozwój potencjału badawczego Politechniki Wrocławskiej. W 2019 roku rozpoczeło międzynarodową współprace z Uniwersytetem Embry–Riddle Aeronautical University, Daytona Beach, FL, USA, w ramach projektu NGI Explorers w ramach grantu badawczego Horizon 2020 / 825183 / H2020-ICT-31-2018.

Strona mini laboratorium: https://www.ii.pwr.edu.pl/~kedziora/#cybersecurity