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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Software Confiável

O HASLab dedica-se à criação e à implementação de sistemas de software confiável, i.e., software correto e resiliente perante falhas e ataques.

De forma a cumprir este grande objetivo, o HASLab opera em três grandes áreas - Cibersegurança, Sistemas Distribuídos e Engenharia de Software.

Engenharia de Software - são explorados métodos, técnicas e ferramentas para o desenvolvimento de software, podendo este ser integrado nas funcionalidades internas de determinados componentes, na sua configuração junto de outros componentes, e também na interação com o utilizador.

Sistemas Distribuídos - com vista a melhorar a confiabilidade e a escalabilidade de software, explorando as propriedades inerentes à distribuição e à replicação de sistemas computacionais.

Cibersegurança - de forma a minimizar a vulnerabilidade dos componentes de software a ataques, com recurso à implementação de estruturas e de protocolos criptográficos com propriedades de segurança formalmente comprovadas.

Através de uma abordagem multidisciplinar que assenta em princípios teóricos comprovados, o HASLab visa disponibilizar soluções - fundamentos teóricos, métodos, linguagens, ferramentas - para o desenvolvimento de sistemas TIC abrangentes, dando garantias aos seus proprietários e utilizadores. Os grandes domínios de aplicação da investigação desenvolvida no HASLab incluem o desenvolvimento de sistemas de software cruciais para garantir a segurança e a proteção, a operacionalização de infraestruturas da nuvem seguras, e a gestão e o tratamento de big data, tendo em conta as questões da privacidade.

Últimas Notícias

INESC TEC lidera projeto europeu para tornar dados na cloud invioláveis

Chama-se SafeCloud e vai ser desenvolvido até 2018.

30 novembro 2015

Investigadora INESC TEC recebe bolsa de €1,5M do European Research Council

Alexandra Silva, investigadora associada do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC e professora associada na University College London, recebeu um financiamento de €1,5M do Conselho Europeu de Investigação para programar sistemas de redes complexos, uma área de estudo ligada à engenharia de software.

27 novembro 2015

Investigador do INESC TEC integra Conselho Científico das Ciências Exatas e da Engenharia da FCT

José Manuel Valença, investigador do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC e professor catedrático da Universidade do Minho, integrou em setembro o Conselho Científico das Ciências Exatas e da Engenharia (CCCEE) da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).

09 novembro 2015

Investigador do INESC TEC homenageado

José Nuno Oliveira, investigador do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC, foi homenageado, no dia 26 de setembro, num Festschrift Symposium. O investigador foi homenageado pelo seu papel pioneiro na aplicação de Métodos Formais na área de Engenharia de Software em Portugal.

14 outubro 2015

INESC TEC organiza conferência internacional sobre Ciências da Computação

O Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC está a organizar a 15ª edição da RAMiCS – Conferência Internacional em Métodos Algébricos e Relacionais em Ciências da Computação, que decorre de 28 de setembro a 1 de outubro, na cidade de Braga.

09 outubro 2015

060

Projetos Selecionados

exaSIMPLE

exaSIMPLE: A Hybrid ML-CFD SIMPLE Algorithm for the Exascale Era

2024-2025

Saude24GB

Linha de Saúde 24h da Guiné-Bissau

2024-2024

EPICURE

High-level specialised application support service in High-Performance Computing (HPC)

2024-2028

TwinEU

Digital Twin for Europe

2024-2026

HANAMI

Hpc AlliaNce for Applications and supercoMputing Innovation: the Europe - Japan collaboration

2024-2026

ENSCOMP3

Ensino de Ciência da Computação nas Escolas 3

2023-2025

AzDIH

Azores Digital Innovation Hub on Tourism and Sustainability

2023-2025

PFAI4_4eD

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 4a edição

2023-2023

ATE

Aliança para a Transição Energética

2023-2025

Green_Dat_AI

Energy-efficient AI-ready Data Spaces

2023-2025

EuroCC2

National Competence Centres in the framework of EuroHPC Phase 2

2023-2025

fMP

Formação de Introdução à utilização de recursos HPC (Técnicas básicas de Programação Paralela)

2022-2022

AURORA

Deteção de atividade no interior do veículo

2022-2023

NewSpacePortugal

Agenda New Space Portugal

2022-2025

ATTRACT_DIH

Digital Innovation Hub for Artificial Intelligence and High-Performance Computing

2022-2025

BeFlexible

Boosting engagement to increase flexibility

2022-2026

ENERSHARE

European commoN EneRgy dataSpace framework enabling data sHaring-driven Across- and beyond- eneRgy sErvices

2022-2025

Gridsoft

Parecer sobre a implementação de software para redes elétricas inteligentes

2022-2022

PFAI4_3ed

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 3a edição

2022-2022

THEIA

Automated Perception Driving

2022-2023

SpecRep

Constraint-based Specification Repair

2022-2023

IBEX

Métodos quantitativos para a programação ciber-física: Uma abordagem precisa para racicionar sobre imprecisões na computação ciber-física

2022-2024

FLEXCOMM

Towards Energy-aware Communications: Connecting the power grid and communication infrastructure

2022-2023

STDCNCS

Desenvolvimento de estudo sobre a comunidade de cibersegurança em Portugal, no âmbito do Observatório de Cibersegurança

2021-2023

Sustainable HPC

Computação de elevado desempenho sustentável

2021-2025

CircThread

Building the Digital Thread for Circular Economy Product, Resource & Service Management

2021-2025

PassCert

Investigação do Impacto de Verificação Formal na Adopção de Software para Segurança de Passwords

2021-2022

IoT4Distribuicao

Análise de Requisitos e Especificação Funcional de uma Arquitetura Distribuída baseada em soluções IoT para a Gestão e Controlo da Rede de Distribuição

2021-2023

RISC2

A network for supporting the coordination of High-Performance Computing research between Europe and Latin America

2021-2023

CloudAnalytics4Dams

Gestão de Grandes Quantidades de Dados em Barragens da EDP Produção

2021-2021

PAStor

Programmable and Adaptable Storage for AI-oriented HPC Ecosystems

2020-2021

PFAI4.0

Programa de Formação Avançada Industria 4.0

2020-2021

Collaboration

Collaborative Visual Development

2020-2021

AIDA

Adaptive, Intelligent and Distributed Assurance Platform

2020-2023

BigHPC

A Management Framework for Consolidated Big Data and HPC

2020-2023

SLSNA

Prestação de Serviços no ambito do projeto SKORR

2020-2021

AppOwl

Deteção de Mutações Maliciosas no Browser

2020-2021

InterConnect

Interoperable Solutions Connecting Smart Homes, Buildings and Grids

2019-2024

T4CDTKC

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

2019-2021

CLOUD4CANDY

Cloud for CANDY

2019-2019

HADES

Sistemas descentralizados confiáveis e escaláveis suportados por hardware

2018-2022

MaLPIS

Aprendizagem Automática para Deteção de Ataques e Identificação de Perfis Segurança na Internet

2018-2022

SKORR

Advancing the Frontier of Social Media Management Tools

2018-2021

DaVinci

Architecturas distribuídas: variabilidade e interação de sistemas ciber-físicos

2018-2022

SAFER

Verificação de segurança para software robótico

2018-2021

KLEE

Modelação coalgébrica e análise para biologia sintética computacional

2018-2021

InteGrid

Demonstration of INTElligent grid technologies for renewables INTEgration and INTEractive consumer participation enabling INTEroperable market solutions and INTErconnected stakeholders

2017-2020

Lightkone

Lightweight Computation for Networks at the Edge

2017-2019

CloudDBAppliance

European Cloud In-Memory Database Appliance with Predictable Performance for Critical Applications

2016-2019

GSL

GreenSoftwareLab: Computação Verde como uma Disciplina de Engenharia

2016-2019

Cloud-Setup

PLATAFORMA DE PREPARAÇÃO DE CONTEÚDOS AUDIOVISUAIS PARA INGEST NA CLOUD

2016-2019

CORAL-TOOLS

CORAL - Sustainable Ocean Exploitation: Tools and Sensors

2016-2018

SafeCloud

Secure and Resilient Cloud Architecture

2015-2018

NanoStima-RL1

NanoSTIMA - Macro-to-Nano Human Sensing Technologies

2015-2019

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2019

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2019

UPGRID

Real proven solutions to enable active demand and distributed generation flexible integration, through a fully controllable LOW Voltage and medium voltage distribution grid

2015-2017

LeanBigData

Análise Integrada e Visual de Big Data Ultra-escalável e Ultra-eficiente

2014-2017

Practice

Ferramentas de Preservação de Privacidade na Cloud

2013-2016

CoherentPaaS

PaaS Rica e Coerente com um Modelo de Programação Comum

2013-2016

Equipa
001

Laboratório

CLOUDinha

Publicações

HASLab Publicações

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2022

Variability Analysis for Robot Operating System Applications

Autores
Santos, A; Cunha, A; Macedo, N; Melo, S; Pereira, R;

Publicação
2022 SIXTH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON ROBOTIC COMPUTING, IRC

Abstract
Robotic applications are often designed to be reusable and configurable. Sometimes, due to the different supported software and hardware components, as well as the different implemented robot capabilities, the total number of possible configurations for a single system can be extremely large. In these scenarios, understanding how different configurations coexist and which components and capabilities are compatible with each other is a significant time sink both for developers and end users alike. In this paper, we present a static analysis tool, specifically designed for robotic software developed for the Robot Operating System (ROS), that is capable of presenting a graphical and interactive overview of the system's runtime variability, with the goal of simplifying the deployment of the desired robot configuration.

2022

Graded epistemic logic with public announcement

Autores
Benevides, M; Madeira, A; Martins, MA;

Publicação
JOURNAL OF LOGICAL AND ALGEBRAIC METHODS IN PROGRAMMING

Abstract
This work introduces a new fuzzy epistemic logic with public announcement with fuzzyness on both transitions and propositions. The interpretation of the connectives is done over the Godel algebra and the interpretation of public announcements in this logic generalises the traditional update one. The core idea is that, the effect of a public announcement is reflected on the transitions degrees of the models. The update takes in account not only the truth degree of the announcement, at a target state, but also the degree of the transitions reaching that state. We prove the soundness of all axioms of the multi-agent epistemic logic with public announcements with respect to this graded semantics. Finally, we introduce the notion of bisimulation and prove the modal invariance property for our logic.

2022

Relating Kleene Algebras with Pseudo Uninorms

Autores
Bedregal, BRC; Santiago, RHN; Madeira, A; Martins, MA;

Publicação
Dynamic Logic. New Trends and Applications - 4th International Workshop, DaLí 2022, Haifa, Israel, July 31 - August 1, 2022, Revised Selected Papers

Abstract
This paper explores a strict relation between two core notions of the semantics of programs and of fuzzy logics: Kleene Algebras and (pseudo) uninorms. It shows that every Kleene algebra induces a pseudo uninorm, and that some pseudo uninorms induce Kleene algebras. This connection establishes a new perspective on the theory of Kleene algebras and provides a way to build (new) Kleene algebras. The latter aspect is potentially useful as a source of formalism to capture and model programs acting with fuzzy behaviours and domains. © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

2022

Accelerating Deep Learning Training Through Transparent Storage Tiering

Autores
Dantas, M; Leitao, D; Cui, P; Macedo, R; Liu, XL; Xu, WJ; Paulo, J;

Publicação
2022 22ND IEEE/ACM INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON CLUSTER, CLOUD AND INTERNET COMPUTING (CCGRID 2022)

Abstract
We present MONARCH, a framework-agnostic storage middleware that transparently employs storage tiering to accelerate Deep Learning (DL) training. It leverages existing storage tiers of modern supercomputers (i.e., compute node's local storage and shared parallel file system (PFS)), while considering the I/O patterns of DL frameworks to improve data placement across tiers. MONARCH aims at accelerating DL training and decreasing the I/O pressure imposed over the PFS. We apply MONARCH to TensorFlow and PyTorch, while validating its performance and applicability under different models and dataset sizes. Results show that, even when the training dataset can only be partially stored at local storage, MONARCH reduces TensorFlow's and PyTorch's training time by up to 28% and 37% for I/O-intensive models, respectively. Furthermore, MONARCH decreases the number of I/O operations submitted to the PFS by up to 56%.

2022

Protecting Metadata Servers From Harm Through Application-level I/O Control

Autores
Macedo, R; Miranda, M; Tanimura, Y; Haga, J; Ruhela, A; Harrell, SL; Evans, RT; Paulo, J;

Publicação
2022 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON CLUSTER COMPUTING (CLUSTER 2022)

Abstract
Modern large-scale I/O applications that run on HPC infrastructures are increasingly becoming metadata-intensive. Unfortunately, having multiple concurrent applications submitting massive amounts of metadata operations can easily saturate the shared parallel file system's metadata resources, leading to unresponsiveness of the storage backend and overall performance degradation. To address these challenges, we present PADLL, a storage middleware that enables system administrators to proactively control and ensure QoS over metadata workflows in HPC storage systems. We demonstrate its performance and feasibility by controlling the rate of both synthetic and realistic I/O workloads. Results show that PADLL can dynamically control metadata-aggressive workloads, prevent I/O burstiness, and ensure I/O fairness and prioritization.

Factos & Números

68Investigadores

2016

1Contratados de I&D

2020

16Docentes do Ensino Superior

2020

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