BI-Spektrum: Bundesagentur für Arbeit nutzt Machine Learning zur Code-Analyse

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BI-Spektrum: Der Beitrag zeigt, wie die Bundesagentur für Arbeit ein auf Machine Learning basierendes und aus dem Handelsumfeld stammendes Verfahren zur Optimierung der statischen Code-Analyse einsetzt.

Presse-Artikel: BI-Spektrum

Bestimmung von Assoziationsregeln zur statischen Codeanalyse: Maschinelles Lernen in der Codeanalyse bei der Bundesagentur für Arbeit

Die Assoziationsanalyse ist ein maschinelles Lernverfahren aus dem Bereich des unüberwachten Lernens. Ihr liegt das Prinzip
zugrunde, bedingte Wahrscheinlichkeiten zu ermitteln. Das Verfahren wird hier auf die statische Codeanalyse (SCA) zur Identifizierung potenzieller Fehler eines missionskritischen Großsystems im öffentlichen Sektor angewendet. Verzögert sich dort die Fehlerbereinigung, kann es je nach Schwere des Fehlers teuer werden – ein Hotfix ist dann unabdingbar. Welches Vorgehen sich für die statische Codeanalyse
in einem derart kritischen Umfeld besonders eignet, zeigt der in der BI-Spektrum Ausgabe 4/2018 erschienene Beitrag im Detail.

Der komplette Beitrag steht Ihnen hier kostenlos zum Download zur Verfügung.

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