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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Software Confiável

No HASLab, a nossa investigação tem por base uma abordagem rigorosa a três áreas da Informática: Engenharia de Software, Sistemas Distribuídos, e Criptografia e Segurança da Informação.

As contribuições do HASLab para estas áreas vão desde a investigação fundamental em métodos e algoritmos formais, até à investigação aplicada no desenvolvimento de ferramentas e middleware que respondam às necessidades reais verificadas no decorrer de colaborações de longo prazo com a indústria.

Últimas Notícias
Informática

Dois investigadores do INESC TEC nomeados no Cor Baayen Young Researcher Award do ERCIM

João Tiago Paulo e Hadi Tork, colaboradores do INESC TEC, no Laboratório de Software Confiável (HASLab) e no Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), respetivamente, foram dois dos 15 finalistas no ERCIM 2017 Cor Baayen Young Researcher Award.

29 março 2018

Informática

Klee é o novo projeto de investigação do INESC TEC

KLEE, Coalgebraic Modeling and Analysis for Computational Synthetic Biology, é o novo projeto de investigação do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC, que foi aceite recentemente pelo concurso da Fundação para a Ciência e Tecnologia, e que visa o desenvolvimento de modelos coalgébricos para biologia sintética.

14 março 2018

Informática

Investigador do INESC TEC associa-se ao Conselho Técnico Consultivo da Redis Labs

Carlos Baquero, investigador no Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC e professor auxiliar da Universidade do Minho, associa-se ao Conselho Técnico Consultivo da Redis Labs.

09 fevereiro 2018

Informática

Objetivo: reduzir erros associados ao uso dos equipamentos médicos

Salvar vidas através da redução de erros na utilização de dispositivos médicos. Será esta motivação que levou investigadores do Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC a participar num programa internacional que tem como objetivo reduzir o número de erros associados à utilização dos equipamentos como monitores de glicose ou máquinas de hemodiálise, melhorando a sua segurança e consequente performance.

01 fevereiro 2018

Informática

Investigador INESC TEC nomeado para Grupo de Assessores do Governo da Nova Zelândia

José Creissac Campos, investigador no Laboratório de Software Confiável (HASLab) do INESC TEC e professor na Universidade do Minho, foi nomeado membro do Grupo de Assessores do Ministério dos Negócios, Inovação e Emprego da Nova Zelândia (MBIE - Ministry of Business, Innovation and Employment).

31 janeiro 2018

Tópicos de Interesse
018

Projetos Selecionados

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-1

PLATAFORMA DE PREPARAÇÃO DE CONTEÚDOS AUDIOVISUAIS PARA INGEST NA CLOUD

2016-2018

CORAL-TOOLS-1

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

2015-2018

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2018

SMILES

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

2015-2018

UPGRID

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

2015-2018

PaaS2

Gestão integrada de serviços PaaS-Gpaas-II

2014-2015

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

PaaS

Gestão integrada de serviços PaaS

2013-2015

Cloud

Gestão Integrada de Serviços Cloud com os Sistemas de Suporte às Operações

2012-2013

WEB2Economy

Plataforma Editorial Web 2.0 - WEB2Economy

2011-2012

Equipa
001

Laboratórios

Laboratório CLOUDinha

Publicações

HASLAB Publicações

Ler todas as publicações

2018

Delta State replicated data types

Autores
Almeida, PS; Shoker, A; Baquero, C;

Publicação
JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING

Abstract
Conflict-free Replicated Data Types (CRDTs) are distributed data types that make eventual consistency of a distributed object possible and non ad-hoc. Specifically, state-based CRDTs ensure convergence through disseminating the entire state, that may be large, and merging it to other replicas. We introduce Delta State Conflict-Free Replicated Data Types (delta-CRDT) that can achieve the best of both operation-based and state-based CRDTs: small messages with an incremental nature, as in operation-based CRDTs, disseminated over unreliable communication channels, as in traditional state-based CRDTs. This is achieved by defining delta-mutators to return a delta-state, typically with a much smaller size than the full state, that to be joined with both local and remote states. We introduce the delta-CRDT framework, and we explain it through establishing a correspondence to current state-based CRDTs. In addition, we present an anti-entropy algorithm for eventual convergence, and another one that ensures causal consistency. Finally, we introduce several delta-CRDT specifications of both well-known replicated datatypes and novel datatypes, including a generic map composition.

2018

Delta state replicated data types

Autores
Almeida, PS; Shoker, A; Baquero, C;

Publicação
J. Parallel Distrib. Comput.

Abstract

2018

Preference rules for label ranking: Mining patterns in multi-target relations

Autores
de Sa, CR; Azevedo, P; Soares, C; Jorge, AM; Knobbe, A;

Publicação
INFORMATION FUSION

Abstract
In this paper, we investigate two variants of association rules for preference data, Label Ranking Association Rules and Pairwise Association Rules. Label Ranking Association Rules (LRAR) are the equivalent of Class Association Rules (CAR) for the Label Ranking task. In CAR, the consequent is a single class, to which the example is expected to belong to. In LRAR, the consequent is a ranking of the labels. The generation of LRAR requires special support and confidence measures to assess the similarity of rankings. In this work, we carry out a sensitivity analysis of these similarity-based measures. We want to understand which datasets benefit more from such measures and which parameters have more influence in the accuracy of the model. Furthermore, we propose an alternative type of rules, the Pairwise Association Rules (PAR), which are defined as association rules with a set of pairwise preferences in the consequent. While PAR can be used both as descriptive and predictive models, they are essentially descriptive models. Experimental results show the potential of both approaches.

2018

Behavioural and abstractor specifications revisited

Autores
Hennicker, R; Madeira, A; Wirsing, M;

Publicação
Theoretical Computer Science

Abstract

2018

Dynamic Logic. New Trends and Applications - First International Workshop, DALI 2017, Brasilia, Brazil, September 23-24, 2017, Proceedings

Autores
Madeira, A; Benevides, M;

Publicação
DALI@TABLEAUX

Abstract

Teses Orientadas

2016

Modelação de consumo de energia em Linux

Autor
Carlos Gustavo Ferreira Araújo Portela

Instituição
UM

2016

Safety Verification for ROS Applications

Autor
André Filipe Faria dos Santos

Instituição
UM

2016

-

Autor
Chong liu

Instituição
UM

2016

Holistic performance and scalability analysis for large scale distributed systems

Autor
Francisco Nuno Teixeira Neves

Instituição
UM

2016

Optimizing Operation-based Conflict-free Replicated Data Types

Autor
Georges Younes

Instituição
UM

Factos & Números

43Artigos em revistas indexadas

2016

0Contratados de I&D

2016

68Investigadores

2016