Analyse statique par interprétation abstraite de programmes concurrents manipulant des structures de données complexes

Static analysis of parallel programs manipulating complex data structures

• Auteur / Autrice : Valentin Barbazo
• Direction : Xavier Rival
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mathématiques de Paris centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : DIENS - Département d'informatique de l'École normale supérieure
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ANTIQUE
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)

Mots clés

Mots clés libres

Analyse statique

Interprétation abstraite

Programmes concurrents

Structures de données

Static analysis

Abstract interpretation

Concurrent programs

Data structures

Résumé

Avec la complexité croissante des mécanismes mis en jeu dans les logiciels que nous utilisons au quotidien et auxquels nous confions nos données personnelles, le développement et l'automatisation de méthodes de vérification de programmes constituent un enjeu majeur. Les méthodes d'analyse statique permettent de prouver des propriétés pour toutes les exécutions d'un programme cible uniquement à partir de son code source. L'interprétation abstraite fournit un cadre théorique permettant de réaliser de telles analyses, correctes par construction, en représentant les états du programme dans un domaine abstrait et en raisonnant sur des propriétés dans ce domaine. La logique de séparation a démontré son utilité pour abstraire des structures de données complexes (telles que des listes ou des arbres) manipulées par des programmes séquentiels. Cependant, la programmation concurrente complexifie fortement tout raisonnement sur les propriétés et les états des programmes. Notre recherche a donc pour but de développer un cadre théorique pour l'analyse statique de programmes parallèles manipulant des structures de données complexes. Nous nous appuyons sur les concepts de logique de séparation concurrente et de sémantique d'interférences afin de construire des abstractions permettant de décrire efficacement ces structures de données ainsi que les relations entre différents threads. Afin de valider la pertinence des choix théoriques et de s'assurer que chaque abstraction possède une représentation machine efficace, nous implémentons en parallèle un outil d'analyse statique, et nous évaluerons les résultats produits par celui-ci sur plusieurs familles de programmes cible.

With the increasing complexity of the mechanisms involved in most software which we use daily and entrust with our personal data, the development and automation of program verification methods have become a necessity. Static analysis methods allow to prove properties for all executions of a program, only based on its source code. Abstract interpretation provides a theoretical framework to perform such analyses, which are correct by construction, by representing the program's states in an abstract domain and reasoning about properties within that domain. Separation logic has demonstrated its efficiency in abstracting complex data structures (such as lists or trees) when manipulated by sequential programs. However, concurrent programming significantly complicates reasoning about program properties and states. Therefore, our research aims to develop a theoretical framework for the static analysis of parallel programs manipulating complex data structures. Leveraging the concepts of concurrent separation logic and interference semantics, we build abstractions that accurately describe these data structures as well as the relationships between different threads. To validate the relevance of theoretical choices and ensure that each abstraction has an efficient machine representation, we implement at the same time a static analysis tool, and we evaluate the results it produces on several target program families.