Problème de satisfaction de contraintesLes problèmes de satisfaction de contraintes ou CSP (Constraint Satisfaction Problem) sont des problèmes mathématiques où l'on cherche des états ou des objets satisfaisant un certain nombre de contraintes ou de critères. Les CSP font l'objet de recherches intenses à la fois en intelligence artificielle et en recherche opérationnelle. De nombreux CSP nécessitent la combinaison d'heuristiques et de méthodes d'optimisation combinatoire pour être résolus en un temps raisonnable.
FuzzingLe fuzzing (ou test à données aléatoires) est une technique pour tester des logiciels. L'idée est d'injecter des données aléatoires dans les entrées d'un programme. Si le programme échoue (par exemple en plantant ou en générant une erreur), alors il y a des défauts à corriger. Exemples de points d'entrée d'un programme : Fichiers Périphériques (clavier, souris, etc.) Variables d'environnement Réseau Limitation des ressources (mémoire, disque dur, temps CPU, etc.) etc.
Analyse statique de programmesEn informatique, la notion d’analyse statique de programmes couvre une variété de méthodes utilisées pour obtenir des informations sur le comportement d'un programme lors de son exécution sans réellement l'exécuter. C'est cette dernière restriction qui distingue l'analyse statique des analyses dynamiques (comme le débugage ou le profiling) qui s'attachent, elles, au suivi de l’exécution du programme. L’analyse statique est utilisée pour repérer des erreurs formelles de programmation ou de conception et pour déterminer la facilité ou la difficulté à maintenir le code.
IEEE 754En informatique, l’IEEE 754 est une norme sur l'arithmétique à virgule flottante mise au point par le Institute of Electrical and Electronics Engineers. Elle est la norme la plus employée actuellement pour le calcul des nombres à virgule flottante avec les CPU et les FPU. La norme définit les formats de représentation des nombres à virgule flottante (signe, mantisse, exposant, nombres dénormalisés) et valeurs spéciales (infinis et NaN), en même temps qu’un ensemble d’opérations sur les nombres flottants.
Runtime verificationRuntime verification is a computing system analysis and execution approach based on extracting information from a running system and using it to detect and possibly react to observed behaviors satisfying or violating certain properties. Some very particular properties, such as datarace and deadlock freedom, are typically desired to be satisfied by all systems and may be best implemented algorithmically. Other properties can be more conveniently captured as formal specifications.
Memory safetyMemory safety is the state of being protected from various software bugs and security vulnerabilities when dealing with memory access, such as buffer overflows and dangling pointers. For example, Java is said to be memory-safe because its runtime error detection checks array bounds and pointer dereferences. In contrast, C and C++ allow arbitrary pointer arithmetic with pointers implemented as direct memory addresses with no provision for bounds checking, and thus are potentially memory-unsafe.
Extended precisionExtended precision refers to floating-point number formats that provide greater precision than the basic floating-point formats. Extended precision formats support a basic format by minimizing roundoff and overflow errors in intermediate values of expressions on the base format. In contrast to extended precision, arbitrary-precision arithmetic refers to implementations of much larger numeric types (with a storage count that usually is not a power of two) using special software (or, rarely, hardware).
Dépassement de tamponEn informatique, un dépassement de tampon ou débordement de tampon (en anglais, buffer overflow ou BOF) est un bug par lequel un processus, lors de l'écriture dans un tampon, écrit à l'extérieur de l'espace alloué au tampon, écrasant ainsi des informations nécessaires au processus. Lorsque le bug se produit, le comportement de l'ordinateur devient imprévisible. Il en résulte souvent un blocage du programme, voire de tout le système. Le bug peut aussi être provoqué intentionnellement et être exploité pour compromettre la politique de sécurité d’un système.
Single-precision floating-point formatSingle-precision floating-point format (sometimes called FP32 or float32) is a computer number format, usually occupying 32 bits in computer memory; it represents a wide dynamic range of numeric values by using a floating radix point. A floating-point variable can represent a wider range of numbers than a fixed-point variable of the same bit width at the cost of precision. A signed 32-bit integer variable has a maximum value of 231 − 1 = 2,147,483,647, whereas an IEEE 754 32-bit base-2 floating-point variable has a maximum value of (2 − 2−23) × 2127 ≈ 3.
Sûreté du typageLa sûreté du typage est un principe permettant d'améliorer la qualité de la programmation. Dans les langages à typage statique, l'un des objectifs est d'intercepter les erreurs de type de données lors de la compilation. Un type peut être vu comme un ensemble de valeurs et un ensemble d'opérateurs. La programmation objet a introduit les notions d'objets, messages, classes, héritage. Il est tentant de faire coller les classes à des types.
