MaskD : a tool for measuring masking fault-tolerance

Autores
Putruele, Luciano; Demasi, Ramiro Adrián; Castro, Pablo Francisco; D'Argenio, Pedro Ruben
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Putruele, Luciano. Universidad Nacional de Rı́o Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina.
Fil: Putruele, Luciano. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Demasi, Ramiro Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Demasi, Ramiro Adrián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Castro, Pablo Francisco. Universidad Nacional de Rı́o Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina.
Fil: Castro, Pablo Francisco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: D'Argenio, Pedro Ruben. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: D'Argenio, Pedro Ruben. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: D'Argenio, Pedro Ruben. Saarland University. Saarland Informatics Campus; Germany.
We present MaskD, an automated tool designed to measure the level of fault-tolerance provided by software components. The tool focuses on measuring masking fault-tolerance, that is, the kind of fault-tolerance that allows systems to mask faults in such a way that they cannot be observed by the users. The tool takes as input a nominal model (which serves as a specification) and its fault-tolerant implementation, described by means of a guarded-command language, and automatically computes the masking distance between them. This value can be understood as the level of fault-tolerance provided by the implementation. The tool is based on a sound and complete framework we have introduced in previous work. We present the ideas behind the tool by means of a simple example and report experiments realized on more complex case studies.
This work was supported by ANPCyT PICT-2017-3894 (RAFTSys), ANPCyT PICT 2019-03134, SeCyT-UNC 33620180100354CB (ARES), and EU Grant agreement ID: 101008233 (MISSION).
publishedVersion
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Fuente
e-ISSN: 1611-3349
ISSN: 0302-9743
ISBN: 978-3-030-99523-2
e-ISBN: 978-3-030-99524-9
Materia
Tolerancia a fallas
Teoría de juegos estocásticos
Herramienta de verificación
Fault tolerance
Stochastic game theory
Verification tool
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/546727
Acceder
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