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Fakultät für Informatik

OPAL-Frühjahrsforschungstreffen in Essen

Sieben lächelnde Menschen in einem Hörsaal © Ben Hermann
(von links nach rechts) Ben Hermann, Julius Näumann, Anemone Kampkötter, Johannes Düsing, Dominik Helm, Michael Eichberg, Tobias Roth
Unsere Gruppe traf sich erneut mit Forschern, die an dem OPAL-Projekt beteiligt sind.

Unsere Forschungsgruppe besucht Vertretungsprofessor Dr. Dominik Helm an der Universität Duisburg-Essen (UDE). Er war so freundlich, das diesjährige OPAL-Frühjahrsforschungstreffen auszurichten.

In regelmäßigen Abständen treffen wir uns mit Forscher:innen der Software Technology Group an der Technischen Universität Darmstadt und anderen Forscher:innen, die zum OPAL-Framework beitragen und/oder es verwenden. Ungefähr alle sechs Monate treffen wir uns persönlich, um uns mit allen auszutauschen.

OPAL ist ein hochkonfigurierbares statisches Programmanalyse-Framework für JVM-Sprachen. Es unterstützt Java 21 Bytecode und ist vollständig in Scala geschrieben. Client-Analysen können somit auch in jeder JVM-kompatiblen Sprache geschrieben werden.

Wir hatten zwei aufregende Tage in Essen, an denen wir unsere aktuellen und zukünftigen Forschungsideen sowie die laufenden Arbeiten zur Verbesserung des OPAL-Frameworks diskutiert haben. Dieses Jahr war auch Michael Eichberg dabei. Außerdem hielten Michael Schlichtig und Markus Schmidt vom Heinz-Nixdorf-Institut / Universität Paderborn einen Vortrag über die bevorstehende OPAL-Integration in Boomerang.

Kürzlich veröffentlichte Publikationen, die OPAL nutzen oder erweitern

MARIN: A Research-Centric Interface for Querying Software Artifacts on Maven Repositories
Johannes Düsing, Jared Chiaramonte, Ben Hermann
In Mining Software Repositories 2025
DOI: tba
Artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.14235313

Total Recall? How Good are Static Call Graphs Really?
Dominik Helm, Sven Keidel, Anemone Kampkötter, Johannes Düsing, Tobias Roth, Ben Hermann, Mira Mezini
In Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA 2024)
DOI: https://doi.org/10.1145/3650212.3652114
Artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.10888532