Сборник текстов на казахском, русском, английском

342 

malicious programs. 

Firewalls 

A  firewall  helps  maintain  computer  information  security  by  preventing 

unauthorized  access  to  a  network.  There  are  several  ways  to  do  this,  including  by 

limiting  the  types  of  data  allowed  in  and  out  of  the  network,  re-routing  network 

information  through  a  proxyserver  to  hide  the  real  address  of  the  computer,  or  by 

monitoring the characteristics of the data to determine if it's trustworthy. In essence, 

firewalls  filter  the  information  that  passes  through  them,  only  allowing  authorized 

content in. Specific websites, protocols (like File Transfer Protocol or FTP), and even 

words can be blocked from coming in, as can outside access to computers within the 

firewall. 

Most computer operating systems include a pre-installed firewall program, but 

independent programs can also be purchased for additional security options. Together 

with  an  antivirus  package,  firewalls  significantly  increase  information  security  by 

reducing the chance that a hacker will gain access to private data. Without a firewall, 

secure data is more vulnerable to attack. 

Codes and Cyphers 

Encoding  data  is  one  of  the  oldest  ways  of  securing  written  information. 

Governments and military organizations often use encryption systems to ensure that 

secret  messages  will  be  unreadable  if  they  are  intercepted  by  the  wrong  person. 

Encryption methods can include simple substitution codes, like switching each letter 

for  a  corresponding  number,  or  more  complex  systems  that  require  complicated 

algorithms for decryption. As long as the code method is kept secret, encryption can 

be a good basic method of information security. 

On computers systems, there are a number of ways to encrypt data to make it 

more secure. With a symmetric key system, only the sender and the receiver have the 

code  that  allows  the  data  to  be  read.  Public  or  asymmetric  key  encryption  involves 

using two keys — one that is publicly available so that anyone can encrypt data with 

it, and one that is private, so only the person with that key can read the data that has 

been  encoded.  Secure  socket  layers  use  digital  certificates,  which  confirm  that  the 

connected computers are who they say they are, and both symmetric and asymmetric 

keys to encrypt the information being passed between computers. 

Legal Liability 

Businesses  and  industries  can  also  maintain  information  security  by  using 

privacy laws. Workers at a company that handles secure data may be required to sign 

non-disclosure agreements (NDAs), which forbid them from revealing or discussing 

any classified topics. If an employee attempts to give or sell secrets to a competitor or 

other  unapproved  source,  the  company  can  use  the  NDA  as  grounds  for  legal 

proceedings. The use of liability laws can help companies preserve their trademarks, 

internal processes, and research with some degree of reliability. 

Training and Common Sense 

One  of  the  greatest  dangers  to  computer  data  security  is  human  error  or 

ignorance.  Those  responsible  for  using  or  running  a  computer  network  must  be 

carefully trained in order to avoid accidentally opening the system to hackers. In the 

workplace, creating a training program that includes information on existing security 

343 

measures as well as permitted and prohibited computer usage can reduce breaches in 

internal security. Family members on a home network should be taught about running 

virus scans, identifying potential Internet threats, and protecting personal information 

online. 

In business and personal behavior, the importance of maintaining information 

securitythrough  caution  and  common  sense  cannot  be  understated.  A  person  who 

gives out personal information, such as a home address or telephone number, without 

considering  the  consequences  may  quickly  find  himself  the  victim  of  scams,  spam, 

and  identity  theft.  Likewise,  a  business  that  doesn't  establish  a  strong  chain  of 

command  for  keeping  data  secure,  or  provides  inadequate  security  training  for 

workers, creates an unstable security system. By taking the time to ensure that data is 

handed  out  carefully  and  to  reputable  sources,  the  risk  of  a  security  breach  can  be 

significantly reduced. 

 

Information security 

 

Cyber  terrorists  are  a  fearsome  lot,  more  dangerous every  day.  As  companies 

try to buttress their security walls, they're falling short of professionals. 

Recently,  the  number  of  internet-based  security  attacks  have  mounted 

dangerously.  According  to  CERT/CC,  the  internet  security  research  centre  at 

Carnegie  Mellon  University,  USA,  the  number  of  security  incidents  reported  have 

increased  to  an  alarming  137,529  in  '03  —  compared  to  82,094  in  '02  and  a  mere 

1,334 a decade ago. 

Despite its importance, businesses across the world have paid only lip service 

to information security. Until recently, companies, especially in developing countries 

like  India,  made  no  allowance  in  their  budget  forinformation  security  and  did  not 

consider  it  as  mission  critical.  However,  a  recent  spate  of  security  intrusions, 

malicious  software  such  as  viruses  and  denial  of  service  attacks  on  corporate 

websites, like the recent ones on Microsoft and SCO by MyDoom, have changed the 

mind set of Indian businesses. 

As  organisations  continue  to  deploy  mission  critical  network  centric 

information systems, managing the security of such systems has become critical. For 

example, a recent Economic Times-CIO survey reported that organisations spend up 

to  16.7%  of  their  budget  on  information  security,  next  only  to  their  spending  on 

enterprise systems. 

Companies  like  Mahindra  &  Mahindra  and  ICICI  have  full-fledged  teams 

working on deployment and maintenance of information security infrastructure. Not 

just  businesses,  governments  too  are  concerned  about  information  security.  The  US 

federal  government  retains  more  than  10,000  employees  classified  as  computer 

security professionals, far more than the number present two years ago, to manage its 

security infrastructure. Of late, even the business process outsourcing (BPO) industry 

in India has begun to look at information security to protect and ensure data privacy. 

 

 

 

344 

Computers 

 

 Nowadays, we cannot imagine our life without computers and the fact is that 

they  have  become  so  important  that  nothing  can  replace  them.  They  seem  to  be 

everywhere today. Since 1948 when the first real computer has been invented our life 

has changed so much that we can call it real digital revolution. 

First  computers  differed  from  today's  ones.  They  were  so  huge  that  they 

occupied whole rooms or buildings being relatively slow. They were not faster than 

modern simple watches or calculators. Nowadays they are also used by scientist and 

they may also be as huge as the old ones but they are millions times faster. They can 

perform  many  complex  operations  simultaneously  and  scientist  practically  can't  do 

without them. Thanks to them people has access to enormous amount of information. 

Gathering  data  has  never  been  more  simple  than  now.  They  are  not  only  used  in 

laboratories  but  also  in  factories  to  control  production.  Sometimes  it  is  computers 

who manufacture other computers. 

But not only in science and industry computers are being used. Thanks to them 

modern medicine can diagnose diseases faster and more thoroughly. Also in banking 

system computers have become irreplaceable. They control ATMs, all data is stored 

on  special  hard  disks  and  paper  isn't  used  in  accountancy  any  more.  Furthermore, 

architects, designers and engineers can't imagine their work without computers. This 

machines  are  really  everywhere  and  we  depend  on  them  also  in  such  fields  as 

criminology. They help police to solve crimes and collect evidence. 

Moreover,  computers  are  wide-spread  in  education.  Except  their  classic  tasks 

such as administration and accountancy they are used in process of learning. Firstly, 

they  store  enormous  amount  of  data  which  helps  students  to  gain  an  information. 

Secondly,  thanks  to  special  teaching  techniques  and  programs  they  improve  ours 

skills of concentration and assimilation of knowledge. They have become so popular 

that not knowing how to use them means to be illiterate. 

Of  course  except  this  superb  features  there  is  also  dark  side  of  computer 

technology because every invention brings us not only benefits but also threats. 

Advantages: 

1. Computers saves storage place. Imagine how much paper would have to be 

used, how many trees would have to be cut just to store information which is today 

on hard disks. Data stored on just one CD in paper form would use room of dozens 

square  meters  and  would  weight  thousands  of  kilos.  Nowadays  techniques  of 

converting data from paper to digital form has also tremendously developed. You can 

simply  rewrite  the  text  using  a  keyboard.  If  you  are  not  good  at  it  you  can  use  a 

scanner  to  scan  necessary  documents.  At  least  there  are  special  devices  which  can 

transfer  our  voice  into  text.  Thanks  to  computers  banks,  private  and  government 

companies, libraries, and many other institutions can save millions of square meters 

and billions of dollars. Nowadays we have access to billions of information and due 

to the computer's capabilities we actually  don't need to worry not only how to store 

them but also how to process them. 

2.  Computers  can  calculate  and  process  information  faster  and  more  accurate 

than  human.  Sometimes  there  are  false  information  in  newspapers  that  due  to  the 

345 

computer's mistake something has failed. But it's not truth because machines cannot 

make  mistakes  by  it's  own.  Sometimes  it's  short  circuit,  other  time  it's  hardware 

problem  but  most  often  it  is  human  mistake,  someone  who  designed  and  wrote  the 

flawed computer program. 

3.  Computers improve  our lives.  They  are  very  useful  in office  work,  we  can 

write  text  such  as  reports  and  analysis.  Compared  with  old  typewriters  when  using 

computers  we  don't  have  to  worry  about  making  mistakes  in  typewriting  because 

special programs helps as to avoid them and we can change them any time. When the 

text is finished we can print it in as many copies as we want. At least but not at last, 

we can communicate with whole world very fast and cheap using Internet. 

4.  Computers  are  user-friendly.  We  can  watch  videos  and  listen  to  the  music 

having  only  PC.  We  don't  need  video  player,  TV  and  stacking  hi-fi  any  more. 

Furthermore, we don't have to buy PC's which can take much room due to their other 

necessary  components  and  wires.  We  can  always  buy  laptop  or  palm  top  which  is 

even smaller, and use them outside anywhere we want. 

Disadvantages: 

1. Computers are dangerous to our health. The monitors used to be dangerous 

for our eyesight. Nowadays due to technological development they are very safe. But 

there  are  other  threats  to  our  health  than  damaging  our  sight.  Working  with 

computers and permanent looking on the monitor can cause epilepsy, especially with 

children.  Very  often parents  want  to  have  a  rest  and don't  draw  enough  attention to 

how long their children use computer. This negative effects also concerns TV screen. 

2.  Computers  sometimes  brake  down.  The  biggest  problem  is  when  our  hard 

disk  brakes  down  because  of  the  data  stored  on  it.  Other  hardware  is  easily 

replaceable. But there are many ways of avoiding consequences of loosing our data, 

for  example  by  saving  it  on  CDs.  Except  hardware  failures  there  are  also  software 

ones.  For  example,  for  many  years  Windows  Operating  System  was  very  unstable 

and  that's  why  many  other  OS  were  written.  Now  the  most  common  are  Linux, 

Windows XP, MacOs (for Macintosh computers). Except of unstable OS another and 

maybe  the  main  threat  to  our  data  are  computer  viruses.  There  are  billions  of  them 

and  every  day  new  ones  come  into  being.  If  you  have  the  Internet  connection  you 

have to be particularly careful and download anti-virus programs. Fortunately, there 

are  also  many  of  them  and  most  of  them  are  freeware.  You  have  to  remember  to 

download updates. 

3. Violence and sex. The main threat to younger users of computers are internet 

pornography and bloody games. The presence of sexual content or level of violence 

should  be  properly  marked  and  parents  are  obliged  to  draw  their  attention  to  this 

issue.  There  are  many  extremely  bloody  games  such  as  "grand  theft  auto",  "quake" 

etc.  For  example,  in  GTA  you  are  a  member  of  mafia  and  to  promote  in  crime 

hierarchy  you  should  kidnap  people,  steal  cars,  robe banks  etc.  As  a  bonus  you  can 

also run over pedestrians. There are also many games in which you are a soldier and 

your mission is to kill as many enemies as possible. The other threat to our children is 

internet pornography. The availability of sexual content is enormous and you can do 

practically nothing to protect your child, especially when it's interested in this matter. 

4. The other threat is that you can be a computer addict. If you spend most of 

346 

your free time using computer you should go to see a psychologist. 

However,  I  think  that  the  situation  is  very  serious.  Computers  are  practically 

irreplaceable and we can't make without them any more. They are everywhere, at our 

homes, schools, at work, in our cars. It is very possible that the next stage of human 

evolution is some kind of superb half human and half machines. On the other hand I 

don't  think  it  is  the  closest  future.  But  the  truth  is  that  that  computers  will  rule  the 

world sooner or later. 

 

Algorithms and Applications 

 

Humans  perceive  the  three-dimensional  structure  of  the  world  with  apparent 

ease.  However,  despite  all  of  the  recent  advances  in  computer  vision  research,  the 

dream  of  having  a  computer  interpret  an  image  at  the  same  level  as  a  two-year  old 

remains elusive. Why is computer vision such a challenging problem and what is the 

current state of the art? 

Computer  Vision:  Algorithms  and  Applications  explores  the  variety  of 

techniques  commonly  used  to  analyze  and  interpret  images.  It  also  describes 

challenging real-world applications where vision is being successfully used, both for 

specialized  applications such as  medical  imaging,  and  for  fun,  consumer-level  tasks 

such as image editing and stitching, which students can apply to their own personal 

photos and videos. 

More  than  just  a  source  of  “recipes,”  this  exceptionally  authoritative  and 

comprehensive  textbook/reference  also  takes  a  scientific  approach  to  basic  vision 

problems, formulating physical models of the imaging process before inverting them 

to produce descriptions of a scene. These problems are also analyzed using statistical 

models and solved using rigorous engineering techniques 

Topics and features: structured to support active curricula and project-oriented 

courses,  with  tips  in  the  Introduction  for  using  the  book  in  a  variety  of  customized 

courses;  presents  exercises  at  the  end  of  each  chapter  with  a  heavy  emphasis  on 

testing algorithms and containing numerous suggestions for small mid-term projects; 

provides  additional  material  and  more  detailed  mathematical  topics  in  the 

Appendices,  which  cover  linear  algebra,  numerical  techniques,  and  Bayesian 

estimation  theory;  suggests  additional  reading  at  the  end  of  each  chapter,  including 

the latest  research  in  each  sub-field,  in  addition  to  a  full  Bibliography  at  the  end  of 

the  book;  supplies  supplementary  course  material  for  students  at  the  associated 

website, http://szeliski.org/Book/. 

Suitable for an upper-level undergraduate or graduate-level course in computer 

science  or  engineering,  this  textbook  focuses  on  basic  techniques  that  work  under 

real-world  conditions  and  encourages  students  to  push  their  creative  boundaries.  Its 

design  and  exposition  also  make  it  eminently  suitable  as  a  unique  reference  to  the 

fundamental techniques and current research literature in computer vision. 

 

 

Retrospective: An Axiomatic Basis for Computer Programming 

By C.A.R. Hoare  

347 

Communications of the ACM, Vol. 52 No. 10, Pages 30-32 

10.1145/1562764.1562779 

 

Retrospective (1969–1999) 

My  first  job  (1960–1968)  was  in  the  computer  industry;  and  my  first  major 

project was to lead a team that implemented an early compiler for ALGOL 60. Our 

compiler  was  directly  structured  on  the  syntax  of  the  language,  so  elegantly  and  so 

rigorously  formalized  as  a  context-free language.  But the  semantics of the language 

was  even  more  important,  and  that  was  left  informal  in  the  language  definition.  It 

occurred to me that an elegant formalization might consist of a collection of axioms, 

similar to those introduced by Euclid to formalize the science of land measurement. 

My hope was to find axioms that would be strong enough to enable programmers to 

discharge  their  responsibility  to  write  correct  and  efficient  programs.  Yet  I  wanted 

them  to  be  weak  enough  to  permit  a  variety  of  efficient  implementation  strategies, 

suited  to  the  particular  characteristics  of  the  widely  varying  hardware  architectures 

prevalent at the time. 

I  expected  that  research  into  the  axiomatic  method  would  occupy  me  for  my 

entire working life; and I expected that its results would not find widespread practical 

application in industry until after I reached retirement age. These expectations led me 

in  1968  to  move  from  an  industrial  to  an  academic  career.  And  when  I  retired  in 

1999, both the positive and the negative expectations had been entirely fulfilled. 

The main attraction of the axiomatic method was its potential provision of an 

objective criterion of the quality of a programming language, and the ease with which 

programmers  could  use  it.  For  this  reason,  I  appealed  to  academic  researchers 

engaged  in  programming  language  design  to  help  me  in  the  research.  The  latest 

response comes from hardware designers, who are using axioms in anger (and for the 

same reasons as given above) to define the properties of modern multicore chips with 

weak memory consistency. 

One  thing  I  got  spectacularly  wrong.  I  could  see  that  programs  were  getting 

larger,  and  I  thought  that  testing  would  be  an  increasingly  ineffective  way  of 

removing errors from them. I did not realize that the success of tests is that they test 

the  programmer,  not  the  program.  Rigorous  testing  regimes  rapidly  persuade  error-

prone  programmers  (like  me)  to  remove  themselves  from  the  profession.  Failure  in 

test  immediately  punishes  any  lapse  in  programming  concentration,  and  (just  as 

important) the failure count enables implementers to resist management pressure for 

premature  delivery  of  unreliable  code.  The  experience,  judgment,  and  intuition  of 

programmers who have survived the rigors of testing are what make programs of the 

present  day  useful,  efficient,  and  (nearly)  correct.  Formal  methods  for  achieving 

correctness must support the intuitive judgment of programmers, not replace it. 

My  basic  mistake  was  to  set  up  proof  in  opposition  to  testing,  where  in  fact 

both of them are valuable and mutually supportive ways of accumulating evidence of 

the correctness and serviceability of programs. As in other branches of engineering, it 

is  the  responsibility  of  the  individual  software  engineer  to  use  all  available  and 

practicable  methods,  in  a  combination  adapted  to  the  needs  of  a  particular  project, 

product, client, or environment. The best contribution of the scientific researcher is to 

348 

extend and improve the methods available to the engineer, and to provide convincing 

evidence  of  their  range  of  applicability.  Any  more  direct  advocacy  of  personal 

research results actually excites resistance from the engineer. 

Progress (1999–2009) 

On retirement from University, I accepted a job offer from Microsoft Research 

in Cambridge  (England). I  was surprised to discover that assertions, sprinkled  more 

or less liberally in the program text, were used in development practice, not to prove 

correctness of programs, but rather to help detect and diagnose programming errors. 

They are evaluated at runtime during overnight tests, and indicate the occurrence of 

any error as close as possible to the place in the program where it actually occurred. 

The  more  expensive  assertions  were  removed  from  customer  code  before  delivery. 

More recently, the use of assertions as contracts between one module of program and 

another  has  been  incorporated  in  Microsoft  implementations  of  standard 

programming  languages.  This  is  just  one  example  of  the  use  of  formal  methods  in 

debugging, long before it becomes possible to use them in proof of correctness. 

 

I did not realize that the success of tests is that they test the programmer, not 

the program. 

 

In  1969,  my  proof  rules  for  programs  were  devised  to  extract  easily  from  a 

well-asserted program  the  mathematical  'verification  conditions',  the  proof  of  which 

is  required  to  establish  program  correctness.  I  expected  that  these  conditions  would 

be  proved  by  the  reasoning  methods  of  standard  logic,  on  the  basis  of  standard 

axioms  and  theories  of  discrete  mathematics.  What  has  happened  in  recent  years  is 

exactly  the  opposite  of  this,  and  even  more  interesting.  New  branches  of  applied 

discrete  mathematics  have  been  developed  to  formalize  the  programming  concepts 

that  have  been  introduced  since  1969  into  standard  programming  languages  (for 

example,  objects,  classes,  heaps,  pointers).  New  forms  of  algebra  have  been 

discovered  for  application  to  distributed,  concurrent,  and  communicating  processes. 

New forms of modal logic and abstract domains, with carefully restricted expressive 

power,  have  been  invented  to  simplify  human  and  mechanical  reasoning  about 

programs. They include the dynamic logic of actions, temporal logic, linear logic, and 

separation  logic.  Some  of  these  theories  are  now  being  reused  in  the  study  of 

computational biology, genetics, and sociology. 

Equally  spectacular  (and  to  me  unexpected)  progress  has  been  made  in  the 

automation  of  logical  and  mathematical  proof.  Part  of  this  is  due  to  Moore's  Law. 

Since  1969,  we  have  seen  steady  exponential  improvements  in  computer  capacity, 

speed, and cost, from megabytes to gigabytes, and from megahertz to gigahertz, and 

from megabucks to kilobucks. There has been also at least a thousand-fold increase in 

the  efficiency  of  algorithms  for  proof  discovery  and  counterexample  (test  case) 

generation.  Crudely  multiplying  these  factors,  a  trillion-fold  improvement  has 

brought  us  over  a  tipping  point,  at  which  it  has  become  easier  (and  certainly  more 

reliable) for a researcher in verification to use the available proof tools than not to do 

so. There is a prospect that the activities of a scientific user community will give back 

to  the  tool-builders  a  wealth  of  experience,  together  with  realistic  experimental  and 

349 

competition material, leading to yet further improvements of the tools. 

For many years I used to speculate about the eventual way in which the results 

of  research  into  verification  might  reach  practical  application.  A  general  belief  was 

that some accident or series of accidents involving loss of life, perhaps followed by 

an  expensive  suit  for  damages,  would  persuade  software  managers  to  consider  the 

merits of program verification. 

This  never  happened.  When  a  bug  occurred,  like  the  one  that  crashed  the 

maiden  flight  of  the  Ariane  V  spacecraft  in  1996,  the  first  response  of  the  manager 

was to intensify the test regimes, on the reasonable grounds that if the erroneous code 

had been exercised on test, it would have been easily corrected before launch. And if 

the  issue  ever  came  to  court,  the  defense  of  'state-of-the-art'  practice  would  always 

prevail. It was clearly a mistake to try to frighten people into changing their ways. Far 

more  effective  is  the  incentive  of  reduction  in  cost.  A  recent  report  from  the  U.S. 

Department  of  Commerce  has  suggested  that  the  cost  of  programming  error  to  the 

world economy is measured in tens of billions of dollars per year, most of it falling 

(in small but frequent doses) on the users of software rather than on the producers. 

The  phenomenon  that  triggered  interest  in  software  verification  from  the 

software industry was totally unpredicted and unpredictable. It was the attack of the 

hacker, leading to an occasional shutdown of worldwide commercial activity, costing 

an  estimated  $4  billion  on  each  occasion.  A  hacker  exploits  vulnerabilities  in  code 

that  no  reasonable  test  strategy  could  ever  remove  (perhaps  by  provoking  race 

conditions,  or  even  bringing  dead  code  cunningly  to  life).  The  only  way  to  reach 

these vulnerabilities is by automatic analysis of the text of the program itself. And it 

is  much  cheaper,  whenever  possible,  to  base  the  analysis  on  mathematical  proof, 

rather  than  to  deal  individually  with  a  flood  of  false  alarms.  In  the  interests  of 

security  and  safety,  other  industries  (automobile,  electronics,  aerospace)  are  also 

pioneering  the  use  of  formal  tools  for  programming.  There  is  now  ample  scope  for 

employment of formal methods researchers in applied industrial research. 

 

Prospective  

In  1969,  I  was  afraid  industrial  research  would  dispose  such  vastly  superior 

resources  that  the  academic  researcher  would  be  well  advised  to  withdraw  from 

competition  and  move  to  a  new  area  of  research.  But  again,  I  was  wrong.  Pure 

academic research and applied industrial research are complementary, and should be 

pursued  concurrently  and  in  collaboration.  The  goal  of  industrial  research  is  (and 

should always be) to pluck the 'low-hanging fruit'; that is, to solve the easiest parts of 

the most prevalent problems, in the particular circumstances of here and now. But the 

goal of the pure research scientist is exactly the opposite: it is to construct the most 

general  theories,  covering  the  widest  possible  range  of  phenomena,  and  to  seek 

certainty  of  knowledge  that  will  endure  for  future  generations.  It  is  to  avoid  the 

compromises  so  essential  to  engineering,  and  to  seek  ideals  like  accuracy  of 

measurement, purity of materials, and correctness of programs, far beyond the current 

perceived  needs  of  industry  or  popularity  in  the  market-place.  For  this  reason,  it  is 

only scientific research that can prepare mankind for the unknown unknowns of the 

forever uncertain future. 

350 

 

The  phenomenon  that  triggered  interest  in  software  verification  from  the 

software industry was totally unpredicted and unpredictable. 

 

So I believe there is now a better scope than ever for pure research in computer 

science.  The  research  must  be  motivated  by  curiosity  about  the  fundamental 

principles  of  computer  programming,  and  the  desire  to  answer  the  basic  questions 

common  to  all  branches  of  science:  what  does  this  program  do;  how  does  it  work; 

why  does  it  work;  and  what  is  the  evidence  for  believing  the  answers  to  all  these 

questions?  We  know  in  principle  how  to  answer  them.  It  is  the  specifications  that 

describes what a program does; it is assertions and other internal interface contracts 

between component modules that explain how it works; it is programming language 

semantics  that  explains  why  it  works;  and  it  is  mathematical  and  logical  proof, 

nowadays constructed and checked by computer, that ensures mutual consistency of 

specifications, interfaces, programs, and their implementations. 

There are grounds for hope that progress in basic research will be much faster 

than in the early days. I have already described the vastly broader theories that have 

been proposed to understand the concepts of modern programming. I have welcomed 

the  enormous  increase  in  the  power  of  automated  tools  for  proof.  The  remaining 

opportunity and obligation for the scientist is to conduct convincing experiments, to 

check  whether  the  tools,  and  the  theories  on  which  they  are  based,  are  adequate  to 

cover  the  vast  range  of  programs,  design  patterns,  languages,  and  applications  of 

today's  computers.  Such  experiments  will  often  be  the  rational  reengineering  of 

existing  realistic  applications.  Experience  gained  in  the  experiments  is  expected  to 

lead to revisions and improvements in the tools, and in the theories on which the tools 

were  based.  Scientific  rivalry  between  experimenters  and  between  tool  builders  can 

thereby lead to an exponential growth in the capabilities of the tools and their fitness 

to  purpose.  The  knowledge  and  understanding  gained  in  worldwide  long-term 

research  will  guide  the  evolution  of  sophisticated  design  automation  tools  for 

software,  to  match  the  design  automation  tools  routinely  available  to  engineers  of 

other disciplines. 

The End 

No  exponential  growth  can  continue  forever.  I  hope  progress  in  verification 

will  not  slow  down  until  our  programming  theories  and  tools  are  adequate  for  all 

existing  applications  of  computers,  and  for  supporting  the  continuing  stream  of 

innovations that computers make possible in all aspects of modern life. By that time, 

I  hope  the  phenomenon  of  programming  error  will  be  reduced  to  insignificance: 

computer  programming  will  be  recognized  as  the  most  reliable  of  engineering 

disciplines, and computer programs will be considered the most reliable components 

in any system that includes them. 

Even then, verification will not be a panacea. Verification technology can only 

work  against  errors that have been  accurately  specified,  with  as  much  accuracy  and 

attention to detail as all other aspects of the programming task. There will always be 

a limit at which the engineer judges that the cost of such specification is greater than 

the  benefit  that  could  be  obtained  from  it;  and  that  testing  will  be  adequate  for  the 

351 

purpose,  and  cheaper.  Finally,  verification  cannot  protect  against  errors  in  the 

specification itself. All these limits can be freely acknowledged by the scientist, with 

no reduction in enthusiasm for pushing back the limits as far as they will go. 

жүктеу/скачать 8,9 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: