Robust and generic abstract domain for static program analyses : the polyhedral case

par Duong Nguyen Que

Thèse de doctorat en Informatique, temps réel, robotique et automatique

Sous la direction de François Irigoin.

Soutenue en 2010

à Paris, ENMP .

  • Titre traduit

    Domaine abstrait robuste et générique pour les analyses statiques de programme : le cas des polyèdres


  • Résumé

    Les bibliothèques des domaines abstraits utilisées par les analyseurs statiques qui analysent le comportement des programmes écrits dans des langues différentes, lors de leur exécution sans réellement les exécuter, rencontrent des problèmes qui limitent leur efficacité. Cependant, des améliorations récentes dans certaines bibliothèques telles que de nouveaux domaines abstraits, par exemple la bibliothèque Octagon, ou bien des améliorations algorithmiques, comme la factorisation cartésienne, ne peuvent pas être facilement exploitées par d'autres bibliothèques. Notre travail vise à concevoir une interface commune pour ces bibliothèques afin de proposer une utilisation standardisée dans les analyseurs statiques, et de construire un système d'évaluation qui étudie la performance des bibliothèques, qui aide dans les tests de régression et le débogage, etc. Le travail est divisé en deux parties. La première partie porte sur une interface commune de cinq analyseurs statiques, appelés PIPS, NBAC, ASTREE, OMEGA et CHINA, qui essaie de combiner et d'utiliser efficacement les implémentations existantes. La deuxième partie décrit un système permettant une évaluation des bibliothèques du domaine polyédrique. Il fournit une étude de cas avec les analyseurs utilisant ce domaine, comptant plusieurs découvertes algorithmiques qui les rendent très robustes. Les implémentations existantes sont diverses et complexes alors nous ne pouvons pas déterminer lesquelles sont les plus efficaces, sans ce système d'évaluation.


  • Pas de résumé disponible.


  • Résumé

    Abstract domain libraries used in static analyzers checking statically safety and security properties of programs written in different languages, identifying and locating origins of failures, are dealing with problems limiting their effectiveness. However, recent developments in some libraries such as new abstract domains, e. G. The Octagon library, or algorithmic improvements, e. G. Cartesian factorization, cannot be readily exploited by other libraries. Our work aims to design a common interface for those abstract domain libraries, and to build a polyhedral benchmarking system. The common interface permits static analyzers to easily switch between libraries for better performance, and the benchmarking system helps deciding when and where to use which libraries. The benchmark also helps regression testing, bug detection, performance and stability evaluations, etc. The work is divided into two parts. The first part deals with an adaptive abstract domain for five static analyzers namely PIPS, NBAC, ASTREE, OMEGA and CHINA, which leads to the construction of a common interface. This interface tries to combine and use efficiently existing abstract domains implementations. The second part describes a framework permitting evaluations of equivalent implementations for the polyhedral domain. It provides a case study with the polyhedra-based analyzers, which counts several algorithmic discoveries that make them very robust. While this framework can be extended to other abstract domains, it is best suited for the polyhedral domain where existing implementations are varying and complicated to the point that without a benchmarking system, we cannot determine which one is the most efficient.

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  • Détails : 1 vol. (192 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 183-192

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  • PEB soumis à condition
  • Cote : EMP 160.478 CCL TH 1295

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  • Cote : 2010ENMP0071
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