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  Causality & Control Flow

Künnemann, R., Garg, D., & Backes, M. (2019). Causality & Control Flow. Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science, 308, 32-46. doi:10.4204/EPTCS.308.3.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-F27F-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-F280-8
Genre: Konferenzbeitrag

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:
arXiv:1910.14219.pdf (Preprint), 216KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-F281-7
Name:
arXiv:1910.14219.pdf
Beschreibung:
File downloaded from arXiv at 2020-03-26 11:19
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Künnemann, Robert1, Autor           
Garg, Deepak2, Autor           
Backes, Michael1, Autor           
Affiliations:
1CISPA Helmholtz Center for Information Security, ou_persistent22              
2Group D. Garg, Max Planck Institute for Software Systems, Max Planck Society, ou_2105289              

Inhalt

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Schlagwörter: Computer Science, Logic in Computer Science, cs.LO
 Zusammenfassung: Causality has been the issue of philosophic debate since Hippocrates. It is
used in formal verification and testing, e.g., to explain counterexamples or
construct fault trees. Recent work defines actual causation in terms of Pearl's
causality framework, but most definitions brought forward so far struggle with
examples where one event preempts another one. A key point to capturing such
examples in the context of programs or distributed systems is a sound treatment
of control flow. We discuss how causal models should incorporate control flow
and discover that much of what Pearl/Halpern's notion of contingencies tries to
capture is captured better by an explicit modelling of the control flow in
terms of structural equations and an arguably simpler definition. Inspired by
causality notions in the security domain, we bring forward a definition of
causality that takes these control-variables into account. This definition
provides a clear picture of the interaction between control flow and causality
and captures these notoriously difficult preemption examples without secondary
concepts. We give convincing results on a benchmark of 34 examples from the
literature.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2019-10-302019
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: In Proceedings CREST 2019, arXiv:1910.13641
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: arXiv: 1910.14219
DOI: 10.4204/EPTCS.308.3
URI: http://arxiv.org/abs/1910.14219
BibTex Citekey: Kuennemann_CREST2019
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 4th Workshop on Formal Reasoning about Causation, Responsibility, and Explanations in Science and Technology
Veranstaltungsort: Prague, Czech Republic
Start-/Enddatum: 2019-04-06 - 2019-04-11

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science
  Kurztitel : EPTCS
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 308 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 32 - 46 Identifikator: -

Quelle 2

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Titel: Proceedings of the 4th Workshop on Formal Reasoning about Causation, Responsibility, and Explanations in Science and Technology
  Kurztitel : CREST 2019
  Andere : CREST@ETAPS 2019
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Caltais, Georgiana1, Herausgeber
Krivine, Jean1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -