基于指针分析的内存泄露故障测试方法研究

提出了一种新的指针分析方法,通过静态分析程序中指针的映射关系来检测内存泄漏故障;给出了指针映射代数系统的概念,在此基础上分析了如何构造指针映射集,并详细叙述了测试步骤;最后通过实例分析了该方法的应用效果,讨论了需要进一步解决的问题。该方法还考虑了控制流图和路径条件,提高了测试结果的精度。     

空指针引用故障模型与测试方法研究

空指针态引用故障在使用指针的程序中是普遍存在的,采用动态测试方法进行测试难以准确定位故障源。而现有的静态分析方法主要存在漏报和误报过多的情况。针对这些问题,提出了一种基于指针映射关系分析的测试方法,给出了面向故障的指针映射集的构造规则,以此为基础建立了故障模型。通过指针映射集和故障模型,可以自动检测空指针引用内存故障,提高了测试效率。在分析过程中,还综合应用了控制流图和路径条件,提高了测试结果的精度。     

基于数据流分析的Java空指针引用异常缺陷检测

提出了一种基于数据流分析的Java空指针引用异常缺陷的检测方法。该方法以三地址码为中间表示,根据空指针引用异常的缺陷模式特征,设计了用于前向分析的数据流值、格值计算规则和传递函数,然后在程序控制流图上完成数据流算法的迭代分析。最后,通过遍历分析后的控制流图上各节点的数据流值,判别格值为ERROR的变量,报出空指针引用异常缺陷。同时,通过对比实验验证了该方法的有效性。     

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。     

基于传播引擎的指针引用错误检测

指针在C程序中应用广泛,指针引用错误多发且危害严重.目前代表性的检测工具由于使用方便性和检测精度不足以及难以处理大规模程序等原因,并不能满足实用需求.文中提出一种新型的错误检测方法,该方法基于域敏感、流敏感和上下文敏感的传播引擎,通过定义错误属性格、在源程序中对错误属性格值进行计算和传播来完成错误检测.在开放源码编译器Open64中实现了其原型系统Propagator.以空指针引用错误检测为实例研究内容,使用Apache、OpenSSH、gzip等应用领域广泛的典型应用为实验用例.与Saturn、Splint和Clang-SA进行对比,Propagator的平均检测时间仅为12s,误报率平均仅为13％,远低于对比工具,且没有发现漏报已知错误.上述结果表明,Propagator既提高了检测精度又保证了可扩展性,具有很好的实用前景.     

基于Linux的动态内存检测工具的设计与实现

内存的动态内存使用问题是C/C＋＋程序员永远面临的问题。针对内存管理和使用的各类错误,设计并实现一个基于Linux的动态内存检测模块,可以对源码程序检测出内存泄漏、内存写溢出、“野指针”操作和内存管理函数的不匹配等问题。实验结果表明,系统具有效率高、易用性好的特点。     

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。     

基于属性可靠分析的空指针引用缺陷检测

为实现基于静态分析技术充分地检测出C程序中的空指针引用缺陷,提出了一种基于属性可靠分析的缺陷检测方法。首先介绍了空指针引用缺陷模式及特征。然后针对空指针引用缺陷的检测特点提出了属性可靠分析理论,并将指针的指向属性描述为一个属性格。通过提出的抽象内存模型,基于给出的每种程序语句上的迁移实现指针指向属性的可靠分析,根据得到的每个被引用指针的指向属性进而实现空指针引用缺陷的检测。通过对五个实际工程的检测结果分析表明,方法可充分检测出C程序的空指针引用缺陷。     

基于整型区间集的数组越界静态自动测试方法研究

数组越界是软件中普遍存在的一种故障类型，并对软件安全造成了潜在的威胁．传统的故障检测使用程序插装的方法，并相应的以编译优化技术来排除掉多余的数组边界检查．这种检测方法不仅降低了程序运行效率，增加了开销，而且往往不能对故障进行彻底的测试，容易造成漏报．本文在对程序进行静态分析的基础上，通过引入区间概念，建立了整型区间集和数组区间集，进而给出了数组越界的故障模型，模型的建立对软件故障进行了规范．本文随后给出了故障检测算法，最后给出了实验．结果表明这种方法比以往的测试方法具有更强的故障检测能力．     

Linux平台下基于源代码插装的动态内存检测

在C／C＋＋语言程序中．指针的使用使代码灵活、简便．但所带来的类似内存泄漏、内存写溢出等的内存使用的错误却很难分析和消除．针对这些容易出现的内存使用错误．提出了Linux平台下一种基于源文件信息提取和源代码插装的动态内存检测方法，设计实现了一个动态内存检测模块DDMEM．可以检测源代码的内存泄漏、内存写溢出、释放野指针和内存管理函数的不匹配等问题．给出了写溢出错误的一个实例检测，以验证方法的有效性．     

Demand-Driven Memory Leak Detection Based on Flow- and Context-Sensitive Pointer Analysis

We present a demand-driven approach to memory leak detection algorithm based on flow- and context-sensitive pointer analysis. The detection algorithm firstly assumes the presence of a memory leak at some program point and then runs a backward analysis to see if this assumption can be disproved. Our algorithm computes the memory abstraction of programs based on points-to graph resulting from flow- and context-sensitive pointer analysis. We have implemented the algorithm in the SUIF2 compiler infrastructure and used the implementation to analyze a set of C benchmark programs. The experimental results show that the approach has better precision with satisfied scalability as expected. This work is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60725206, 60673118, and 90612009, the National High-Tech Research and Development 863 Program of China under Grant No. 2006AA01Z429, the National Basic Research 973 Program of China under Grant No. 2005CB321802, the Program for New Century Excellent Talents in University under Grant No. NCET-04-0996, and the Hunan Natural Science Foundation under Grant No. 07JJ1011.     

基于UML的面向对象软件静态测试方法的研究

测试用例的数量和质量决定软件测试的成本和有效性。文中提出了一种基于UML面向对象软件静态测试的方法,论述了软件测试方法的分类、静态分析方法的基本测试框架及具体实现流程。针对面向对象软件的特点,静态测试主要是通过分析源程序得到类关系图,使测试人员能快速而清晰地了解程序结构,有效地设计测试用例。探讨了在对源程序进行充分的词法分析与语法分析的基础上,提取程序中类的有关信息,利用了数据库技术和UML图形模型,从而保证了分析结果的准确有效和标准化。     

C程序内存泄漏智能化检测方法

内存泄漏在采用显式内存管理机制的C语言中是一种常见的代码缺陷,内存泄漏的检测方法目前主要是静态分析与动态检测.动态检测开销大,且高度依赖测试用例;静态分析目前被学术界和工业界广泛应用,但是存在大量误报,需要人工对检测结果进行确认.内存泄漏静态分析的误报通常是由于对指针、分支语句和全局变量分析的不准确性导致的.提出了一种内存泄漏的智能化检测方法,通过使用机器学习算法学习程序特征与内存泄漏之间的相关性,构建机器学习分类器,并应用机器学习分类器进一步提高内存泄漏静态分析的准确性.首先构建机器学习分类器,然后通过静态分析方法构建从内存分配点开始的Sparse Value Flow Graph（SVFG）,并从中提取内存泄漏相关特征,再使用规则和机器学习分类器进行内存泄漏的检测.实验结果显示,该方法在分析指针、分支语句和全局变量时是有效的,能够提高内存泄漏检测的准确性,降低内存泄漏检测结果的误报.最后,对未来研究的可行性以及面临的挑战进行了展望.     

基于内存映像文件的冰箱测试管理系统

基于内存映像文件的冰箱测试管理系统在Windows2000下。通过内存映像文件实现数据采集进程与测试管理进程间的通信。使数据采集和测试管理程序并行运行,保证了,数据采集的实时性、稳定性及测试管理系统对用户操作的快速响应,消除了用户使用的迟钝感。对类似系统的开发具有重要的借鉴作用。     

基于局部堆内存抽象表示的堆操作程序内存泄露检测

堆操作程序通过共享易变数据结构可灵活地申请、合并、删除堆内存.这类程序的内存泄漏检测要求精确的域敏感的指针别名信息,变得尤其复杂和难以处理.针对这个问题,提出了基于“指针扩展类型”域敏感的堆内存抽象方法,对指针变量在形态上的排列关系进行抽象以支持堆的局部推理.首先,定义了各种基本语句的操作语义,然后基于该抽象方法采用前向数据流迭代算法提出了一种新的内存泄露检测算法.在Crystal编译框架下实现了面向C程序的内存泄漏检测原型工具Heapcheck,该工具支持复杂数据结构内指针型数据域上的内存泄露检测.在典型基准C程序上的实验结果分析表明,该方法与现有的技术相比在效率和精度上都具有优势.