基于区域内存模型的C程序静态分析

为了提高程序的静态分析精度,提出了一种应用基于区域的符号化三值逻辑(region-based symbolic threevaluedlogic,简称RSTVL)的静态分析方法.RSTVL能够描述C程序运行时内存中数据结构的形态信息与变量的存储状态,以及可寻址表达式间的各种关系,包括指向关系、层次关系与取值逻辑关系.为了提高静态分析的精度,提出了一种基于RSTVL的流敏感、域敏感的过程内分析与基于符号化函数摘要的上下文敏感的过程间分析,能够精确地分析出每个程序点上的形态信息、数据流信息与指针指向关系.实验结果表明,相对于基于符号化三值逻辑的方法,该分析方法在保证一定分析效率的前提下,能够实现较高准确度的分析.     

Java 指针指向分析优化

指针指向分析的主要目的是静态地获取程序在运行时刻的指针指向信息.基于Andersen算法,设计了一种有效的、上下文敏感的指针指向分析算法,支持继承、字段对象等语言特性.不同对象的字段在算法中被分别处理,同时,算法对复合类型的对象实现了基于字段的处理.为了提高算法的效率和可扩展性,引入了两种优化方式:一种是结点间的拓扑排序以降低分析过程中的迭代次数;另一种是在线的环路侦测与消除,它与拓扑排序过程同步实现,有效地提高了处理效率.实验数据表明,该算法可以用来为较大规模的Java代码生成精确的指向关系集合.     

基于域敏感指针分析的细粒度数据随机化技术

针对传统的数据随机化技术静态分析精度不高的问题,提出一种基于域敏感指针分析算法的细粒度数据随机化技术。在静态分析过程中,首先对中间表示进行语法抽象,得到形式化的语言表示;然后建立非标准类型系统,描述变量之间的指向关系;最后按照类型规则进行类型推断并求解,得到域敏感的指向关系。根据指向关系对数据进行随机化加密,得到经过随机化的可执行程序。实验数据表明,基于域敏感指针分析的数据随机化技术与传统的数据随机化技术相比,分析精度显著提高;处理时间开销平均增加了2%,但运行时间开销平均减少了3%。所提技术利用域敏感的指针分析,给程序带来更少的执行开销,并能够更好地提高程序的防御能力。     

缓冲区溢出静态分析中的指针分析算法

提出一个扩展的流不敏感指针分析算法,主要用于缓冲区溢出静态分析,该算法把程序控制流图（CFG）转换为静态单指派（SSA）,然后循环调用一个流不敏感指针分析,生成每个指针变量精确的指向集,更新指针变量的定义-引用链中约束信息.在LLVM编译系统下实现了该算法,实验表明其精度和流敏感的指针分析算法相当,但效率高于流敏感指针分析算法,时间复杂度低于流敏感指针分析算法.     

流非敏感的跨过程的别名分析

数据流分析算法可以分类成流敏感和流非敏感两类。为了提高效率,流非敏感的跨过程分析没有利用与每个过程相关的过程内的控制流信息。文中,提出了一种流非敏感的数据流分析算法来计算指针引起的跨过程的别名问题。通过如下方法来提高了分析的精度:利用某些特定类型的注销(kill)信息,这些信息可以提前计算;计算每个过程内产生的别名信息,而不是只计算每个过程的出口点产生的别名信息。     

流敏感按需指针别名分析算法

为了提高交互环境下指针别名查询的响应效率,近期研究提出通过只分析与目标相关指针的按需分析策略来降低浪费在与目标无关的指针分析的额外开销。典型的代表是基于上下文无关文法的按需别名分析算法。但是,该算法的精度只局限于控制流不敏感。控制流不敏感的别名关系将约束上层分析的精度。针对该不足,提出了具有流敏感精度的按需别名分析算法。首先采用不完全静态单赋值语句形式来区分指针变量赋值实例,然后通过层次线性化编码方法来表达控制流图中的流敏感信息以构建赋值流图,最后将别名关系查询问题转换为在赋值流图上搜索目标结点间在控制流可达条件下赋值路径的可达性问题,进而实现流敏感的按需别名分析。实验表明,与流不敏感的按需别名分析相比,该方法可以在保证查询效率的前提下,有效提高按需别名分析的精度。     

上下文敏感的过程间指针分析

提出了一种新的指针指向信息的过程间传播方法 ,对过程间指针分析所必须解决的若干重要问题给出了详尽的算法 ,从而形成了一种实用的上下文敏感的过程间指针分析框架 .该方法已在 C程序分析工具 Agassiz系统中实现 ,实验数据说明这些方法是行之有效的 .     

Java指针分析综述

近年来静态程序分析已成为保障软件可靠性、安全性和高效性的关键技术之一.指针分析作为基础程序分析技术为静态程序分析提供关于程序的一系列基础信息，例如程序任意变量的指向关系、变量间的别名关系、程序调用图、堆对象的可达性等.介绍了Java指针分析的重要内容：指针分析算法、上下文敏感、堆对象抽象、复杂语言特性处理、非全程序指针分析，特别是对近年来指针分析的研究热点选择性上下文敏感技术进行了梳理和讨论.     

C程序中的内存泄漏机制分析与检测方法设计

C语言作为安全关键软件的主要实现语言,其存在的内存泄漏缺陷具有很高的隐蔽性和危害性,如何保证内存泄漏检测的准确性和高效性是一大挑战。静态分析具有直接分析源码、能够较早发现软件错误,从而降低修复代价的优势。基于静态分析技术,提出了一种基于路径敏感的值流分析的内存泄漏检测方法,首先进行指针分析生成精确指向信息;然后基于指向信息构建值流约束,执行可达性分析以识别程序中的泄漏路径;最后借助指针与内存地址的有效生命周期进行验证。在典型基准C程序上的实验结果分析表明,本文方法与现有技术相比在效率和精度上都具有一定优势。     

上下文敏感的纵向传播算法

通过基于包含的指针分析在线优化技术中的纵向传播方法,改进基于调用图上下文敏感指针分析的环消除技术,提出一种上下文敏感的纵向传播算法。初始化约束图,在约束图中进行环探测及其合并,执行差异传播并循环处理复杂约束,直到一次调用纵向传播例程后图中所有结点指向集不变为止,从而得到图中各结点到其指向集的映射。应用CIL工具的实验结果表明,该算法能有效地对源程序进行上下文敏感的指针分析,与环消除技术相比,在分析大规模程序时具有更高的时间效率。     

含指针程序的单子切片方法

传统的含指针程序切片方法将指向分析与切片计算分开,增加了一定系统开销,为此文中提出一种可同时进行切片计算和指向分析的单子切片算法.该算法将程序正向切片思想与数据流迭代分析相结合,它是流敏感的,具有一定的精度,而且因指向分析和切片计算同时进行,故不需要像一般的流敏感分析方法那样记录每一个程序点的指向信息,而只需记录当前所分析的程序点处指向信息,从而节省了存储空间.此外,它还继承了原有单子切片方法所具有的强语言适应性和组合性.     

基于指向与数值抽象的带指针算术程序的分析方法

带指针算术的程序往往包含数组越界、缓冲区溢出等运行时错误。单纯的指针分析技术和数值分析技术都无法有效处理指针算术。为了将指针分析与数值分析相结合,首先提出一种新的指针内存模型,然后基于该模型设计了一个刻画指针指向关系和指针偏移量的抽象域。最后在抽象解释框架下,设计并实现了一个面向带指针算术C程序的静态分析工具原型PAA。实验结果表明,PAA能够有效地分析指针程序的指向关系和数值性质,并能够在效率和精度间取得合理的权衡。     

一种场景敏感的高效错误检测方法

定值-引用类错误是一类非常重要且常见的错误.当前,对这类错误的检测很难同时达到高精度和高可扩展性.通过合理组合敏感和不敏感的检测方法并控制两类方法的实施范围,可以同时达到高检测精度和高可扩展性.提出一种新颖的场景敏感的检测方法,该方法根据触发状态对潜在错误语句分类,识别不同类别语句的触发场景并实施不同开销的检测,在不降低精度的同时最小化检测开销.设计了一个多项式时间复杂度的流敏感、域敏感和上下文敏感的场景分析以进行分类,并基于程序依赖信息识别触发场景,仅对必要的触发场景实施路径敏感的检测.为上述方法实现了一种原型系统——Minerva.通过使用空指针引用错误检测为实例研究以及总代码规模超过290万行,最大单个应用超过200万行的应用验证,用例实验结果表明,Minerva的平均检测时间比当前先进水平的路径敏感检测工具Clang-sa和Saturn分别快3倍和46倍.而Minerva的误报率仅为24%,是Clang-sa和Saturn误报率的1/3左右,并且Minerva未发现漏报已知错误.上述数据表明,所提出的场景敏感的错误检测方法可同时获得高可扩展性和高检测精度.     

一种混合式的指针分析算法

指针的指向分析在检测C语言多线程程序的数据竞争中占有重要的地位。Steensgaard提出的流非敏感上下文非敏感的指针别名分析算法,因其执行效率极高的优点被广泛的应用于快速的指针指向分析。但该算法计算结果精度不高,得到的指针指向集往往有误差。针对该不足,引入了Vineet Kahlon的用求最大更新序列来求指针别名的思想,对Steensgaard算法计算出的结果进行了修正。并通过一个实例证明了改进后的算法比先前的算法更精确。     

空指针解引用错误检测的静态方法研究

空指针解引用是C语言中的一类常见的动态内存错误。Manevich R等提出了一种适用于检测空指针解引用错误的后向分析方法。本文将后向分析的思想和流敏感、上下文敏感的指针分析结合在一起,给出了一种需求驱动的空指针解引用检测静态分析算法。该算法首先由指针分析获得别名信息,然后针对所关心的数据做后向数据流分析,追踪数据传递的源头,以确定程序中的表达式是否产生解引用错误。我们在SUIF2平台上实现了这一算法。实验结果表明,算法具有较高的检测精度。     

SUIF2平台下MOD分析算法的设计与实现

MOD问题是指在进行过程调用时哪些信息可能在被调用的过程中被修改。针对C语言,本文提出了一种基于流敏感、上下文敏感指针分析结果的MOD分析算法。该算法通过计算表达式在指向图中的左值,得到所有可能被修改的内存位置,从而计算出所有可能在被调用过程中被修改的表达式。我们在SUIF2平台下实现了该算法,得到了预期的实验结果。     

过程间指针分析算法的改进

指针分析对于使用C语言编制程序的数据流分析有着重要的意义。该文介绍指针问题的复杂度、指针分析算法的分类以及指针分析算法的现状,并采用Atkinson提出的基于函数类型过滤得到较为精确的函数调用图的思想,改进刘强提出的上下文敏感的过程间指针分析算法,在对使用函数指针进行函数调用时,使用函数原型过滤限制在函数调用处的函数指针的指向集,提高指针分析的精确度。     

一种社交网络虚假信息传播控制方法

针对社交网络中日渐泛滥的虚假信息,提出了一种社交网络虚假信息传播控制方法Fidic,针对社交网络中虚假信息传播时途经的用户序列,该方法基于PageRank的思想并结合用户传播虚假信息时的指向关系来对用户进行评级,用户的评级越高表明其在虚假信息传播过程中起到的作用越大.该方法通过控制高评级用户的传播行为从而缩小虚假信息传播的覆盖面,最终达到遏制甚至消除虚假信息传播的目的.实验证明该方法既可以获得较高的精度,而且方便可行,具有较高实用价值.     

面向软件可信性的可信指针分析技术综述*

对可信指针分析技术的定义和描述、指针分析对软件可信性的保障、可信指针分析属性以及该领域主要研究成果等方面进行了综述。通过对现有可信指针分析技术的分析和比较,详细讨论了面向软件可信性的可信指针分析的关键技术;此外,重点介绍了流敏感指针分析及上下文敏感指针分析的方法和理论;最后对进一步研究工作的方向进行了展望。     

面向对象程序的上下文敏感指针分析研究

指针分析是编译优化、程序静态分析中的基础,很多应用都需要基于指针分析,低精度的指针分析会给这些应用带来高误报率和漏报率,通过添加上下文敏感信息是提高指针分析的精度的一个重要手段.自从面向对象的概念被提出来之后,该概念得到了广泛的应用,Java、C++、.NET、C#等主流语言都支持面向对象的特性,面向对象程序的指针分析...