Low-code development platforms provide an accessible infrastructure for the creation of software by domain experts, also called "citizen developers", without the need for formal programming education. Development is facilitated through graphical user interfaces, although traditional programming can still be used to extend low-code applications, for example when external services or complex business logic needs to be implemented that cannot be realized with the features available on a platform. Since citizen developers are usually not specifically trained in software development, they require additional support when writing code, particularly with regard to security and advanced techniques like debugging or versioning. In this thesis, several options to assist developers of low-code applications are investigated and implemented. A framework to quickly build code editor extensions is developed, and an approach to leverage the Roslyn compiler platform to implement custom static code analysis rules for low-code development platforms using the .NET platform is demonstrated. Furthermore, a sample application showing how Roslyn can be used to build a simple, integrated debugging tool, as well as an abstraction of the version control system Git for easier usage by citizen developers, is implemented. Security is a critical aspect when low-code applications are deployed. To provide an overview over possible options to ensure the secure and isolated execution of low-code applications, a threat model is developed and used as the basis for a comparison between OS-level virtualization, sandboxing, and runtime code security implementations.


翻译:低代码开发平台为领域专家(也称为“公民开发者”)提供了一种可访问的软件创建基础设施,而无需正式的编程教育。开发过程通过图形用户界面得以简化,尽管仍可使用传统编程来扩展低代码应用,例如在需要实现平台可用功能无法实现的外部服务或复杂业务逻辑时。由于公民开发者通常未受过专门的软件开发培训,他们在编写代码时需要额外支持,特别是在安全性以及调试或版本控制等高级技术方面。本论文研究并实现了多种辅助低代码应用开发者的方案。开发了一个用于快速构建代码编辑器扩展的框架,并演示了一种利用 Roslyn 编译器平台为基于 .NET 平台的低代码开发平台实现自定义静态代码分析规则的方法。此外,还实现了一个示例应用,展示了如何使用 Roslyn 构建简单的集成调试工具,以及对版本控制系统 Git 的抽象,以便公民开发者更易使用。安全性是低代码应用部署时的关键方面。为了概述确保低代码应用安全且隔离执行的可能选项,我们开发了一个威胁模型,并将其作为操作系统级虚拟化、沙箱和运行时代码安全实现之间比较的基础。

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
IJCAI2022《对抗序列决策》教程,164页ppt
专知会员服务
47+阅读 · 2022年7月27日
最新《Transformers模型》教程,64页ppt
专知会员服务
326+阅读 · 2020年11月26日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Github项目推荐 | PyTorch 中文手册 (pytorch handbook)
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CVE-2018-7600 - Drupal 7.x 远程代码执行exp
黑客工具箱
14+阅读 · 2018年4月17日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关VIP内容
相关资讯
代码推荐 | 轻松实现各种图匹配 Graph matching.
图与推荐
3+阅读 · 2022年10月22日
WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer
PaperWeekly
13+阅读 · 2020年4月3日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
Github项目推荐 | PyTorch 中文手册 (pytorch handbook)
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
CVE-2018-7600 - Drupal 7.x 远程代码执行exp
黑客工具箱
14+阅读 · 2018年4月17日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
详述DeepMind wavenet原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
12+阅读 · 2017年6月26日
相关基金
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员