Humboldt-Universität zu Berlin - Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät - Software Engineering

Bachelor- und Masterarbeiten

Offene Themen

Wenn ihr eure Bachelor- oder Masterarbeit bei uns am Lehrstuhl schreiben möchtet, sendet uns bitte folgende Unterlagen an career-se.informatik@lists.hu-berlin.de:

  • Lebenslauf/CV
  • Motivationsschreiben mit Themenwahl oder Themenbereich
  • Aktuelle Leistungsübersicht von AGNES

 

Den groben Ablauf für am Lehrstuhl Software Engineering geschriebene Abschlussarbeiten findet ihr hier:

 

Aktuell bieten wir zu folgenden Themenstellungen Abschlussarbeiten an:

Bachelor Thesis
  • Optimising Coupling and Cohesion Metrics for Modular Neural Networks(keine Ausschreibung, bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-ModularNN”)

 

Bachelor/Master Thesis*
  • Vulnerability Detection with Character Level Language Models for Python (keine Ausschreibung, bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-Vulnerability Detection ”)
  • Automatic Repair of Software Vulnerabilities (keine Ausschreibung, bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-Vulnerability Repair”) 
  • Voice-driven Test-Case Generation (keine Ausschreibung,  bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-Voice-driven-specification”)
  • **NEU** Stream Runtime Verification of Uncertain Traces (pdf)

* Die Anforderungen an die Abschlussarbeit können je nach Typ (Bachelor/Master) angepasst werden

 

Master Thesis
  • **NEU** Stream Runtime Verification of Changing Requirements (pdf)
  • **NEU** Generating Semantically Correct Programs with seq2tree Transformer Networks (keine Ausschreibung, bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-seq2tree Program Generation” to se-career.informatik@lists.hu-berlin.de)
  • **NEU** Automatic Reverse Engineering Scientific Models from Scientific Software (keine Ausschreibung, bitte Email mit dem Titel: “[Thesis]-Scientific Models” to se-career.informatik@lists.hu-berlin.de)

 

Laufende und abgeschlossene Themen

 

Bachelor Thesis
  • Survey on Runtime Verification (pdf)
  • AST Based Fault Localization (pdf)
  • Grey-box Fuzzing with well-formed Models
  • From Scripts to Computational Materials Science Data Analysis Workflows (pdf)
  • Fuzzing for Model Transformation Engines (pdf)
  • Evaluating Fuzzing for Model-Driven Software Engineering (MDSE) Tools (pdf)
  • Parent Restarting for Workflow Systems (pdf)
  • Microservices, Understanding the Concept (pdf)
  • Adaptive parameters for Workflow Engines (pdf)
  • Software Enginering and Debugging of Libre Office
    • Grammar-Based Repair for Libre Office Documents (pdf)
    • Grammar-Based Generation of Debugging Hypotheses for Libre Office (pdf)

 

Bachelor/Master Thesis
  • Analyzing Parameter Tuning in Search-Based Test Case Generation Techniques (pdf)
  • Diagnosis and Localization of Memory Leaks (pdf)
  • STARDUST II - Systematic Architecture Level Fault Diagnosis Using Statistical Techniques (pdf)
  • Grammar-Based Fuzzing for LibreOffice (pdf)
  • Search-Space Classification for ..
    • .. Requirement Prioritization and Release Planning Problems (pdf)
    • .. Automatic Program Repair Problems (pdf)
    • .. Regression Test Suite Generation and Augmentation Problems (pdf)
    • .. Test Case Selection and Prioritization Problems (pdf)
  • Automated Validation of Patch Correctness and Maintainability with Symbolic Execution (pdf)
  • Automated Documentation of Source Code (pdf)
  • Metamorphic Testing in Computational Materials Science Data Analysis Workflows (pdf)
  • Voice-driven specification with Python Speech Recognition
  • Optimizing a Neural Network Approach for the Reverse Transformation of Spin-Wave-Theory (pdf)
  • Generator-based Fuzzing with Input Features (pdf)
  • Analyzing the Language of Data Analysis Workflows (pdf)

 

Master Thesis
  • Adaptive Genetic Algorithms in Search-Based Software Engineering (pdf)
  • An Evaluation of Metaheuristic Search Strategies for Automatic Software Repair (pdf)
  • Fault Localization and Debugging with Probabilistic Slicing (pdf)
  • Code Generation from Natural Language Documentation (pdf)
  • Empirical Study on Query Expansion
    Techniques for Semantic Code Search  (pdf)
  • Grammar-based Fuzzing for Model-Driven Software Engineering (MDSE) Tools (pdf)
  • Behavioral Clustering-Guided Fuzz Testing (pdf)
  • Extending and Evaluating Alhazen using different Machine Learning approaches (pdf)
  • Grammar-based Fuzzing for Workflow Engines (pdf)