IDE <sup> <i>al</i> </sup> : efficient and precise alias-aware dataflow analysis
Notice bibliographique
Résumé
Program analyses frequently track objects throughout a program, which requires reasoning about aliases. Most dataflow analysis frameworks, however, delegate the task of handling aliases to the analysis clients, which causes a number of problems. For instance, custom-made extensions for alias analysis are complex and cannot easily be reused. On the other hand, due to the complex interfaces involved, off-the-shelf alias analyses are hard to integrate precisely into clients. Lastly, for precision many clients require strong updates, and alias abstractions supporting strong updates are often relatively inefficient. In this paper, we present IDEal, an alias-aware extension to the framework for Interprocedural Distributive Environment (IDE) problems. IDEal relieves static-analysis authors completely of the burden of handling aliases by automatically resolving alias queries on-demand, both efficiently and precisely. IDEal supports a highly precise analysis using strong updates by resorting to an on-demand, flow-sensitive, and context-sensitive all-alias analysis. Yet, it achieves previously unseen efficiency by propagating aliases individually, creating highly reusable per-pointer summaries. We empirically evaluate IDEal by comparing TSf, a state-of-the-art typestate analysis, to TSal, an IDEal-based typestate analysis. Our experiments show that the individual propagation of aliases within IDEal enables TSal to propagate 10.4x fewer dataflow facts and analyze 10.3x fewer methods when compared to TSf. On the DaCapo benchmark suite, TSal is able to efficiently compute precise results.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».