Compositional Dataflow Analysis via Abstract Transition Systems
Notice bibliographique
Résumé
<div> Fully precise static analysis of program behavior is undecidable in theory and infeasible in practice. While individual static analyses can prove specialized invariants about program behavior or resolve narrow ambiguities, real programs are complex composites of many different abstractions and programming patterns. State-of-the-art approaches to program analysis thus generally rely on composite analyses, which combine multiple distinct program analyses, each focused on specific aspects of program behavior. However, the diversity of static analysis techniques, implementation strategies, information representations, and the variation in the forms of abstraction that each analysis requires and produces makes analysis cofmposition a challenging task. In practice analysis developers either customize the coupling of pairs of analyses, where an analysis that wants information from analysis A develops logic to access A's API, or they define specific abstraction layers that enumerate and thus restrict the forms of information that the analyses may communicate. This paper proposes an approach to composing multiple static analyses that is applicable to any static analysis, enables arbitrary analyses to be composed, and facilitates information sharing independently of the analyses' internal abstractions or even their abstract domains. It introduces a portable interface based on abstract transition systems, an abstraction over execution traces, that may be used in the implementation of any analysis. This interface allows any client (a tool or another analysis) to query any analysis' results without any knowledge of the analysis' internal abstractions or implementation details, or restrictions on the categories of information that may be communicated. The interface supports the sequential composition of analysis passes, but also more 'tight' forms of composition in which multiple analyses cooperatively compute a mutual fixed point, without necessarily being aware of each other. Our overall approach (a) lowers the bar of entry for constructing * Uploaded to HAL on </div>
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».