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Open Access
Implementing sparse flow-sensitive Andersen analysis
(2009) Staiger-Stöhr, Stefan
Andersen's analysis is the most influential pointer analysis known so far. This paper, which contains parts of the author's upcoming PhD thesis, for the first time presents a flow-sensitive version of that analysis. We prove that the flow-sensitive version still has the same cubic complexity. Thus, the higher precision comes without loss of asymptotic scalability. This contradicts common wisdom of flow-sensitivity being substantially more expensive. Compared to other flow-sensitive pointer analyses, we have no expensive data-flow problem on the CFG. Instead, we simply propagate pointer targets along data-flow relations which we determine during the analysis. Our analysis in fact combines the computation of the interprocedural SSA data-flow representation and the uncovering of pointer targets. It also integrates the computation of control-flow relations. The analysis thus presents a new, sparse approach for the flow-sensitive solution of the central problems for data-flow based program analyses. This paper also presents two extensions for higher precision. The first extension shows how the analysis can detect strong updates without increasing the complexity. The second extension describes a context-sensitive version which excludes unrealizable paths. Together this yields the first analysis of that precision which only has a complexity of n^4. This is a substantial improvement over the previous n^6 bound found by Landi. Thus, in summary this report describes several theoretical advances in the field of flow-sensitive pointer analysis. It also provides details on the algorithms used for incremental SSA construction and context-sensitive pointer propagation.
Open Access
Kombinierte statische Ermittlung von Zeigerzielen, Kontroll- und Datenfluss
(2009) Staiger-Stöhr, Stefan; Plödereder, Erhard (Prof. Dr.)
Datenfluss-basierte statische Programmanalysen benötigen Informationen zu den an einer Programmstelle eintreffenden gültigen Definitionen. Dieses Wissen wiederum basiert auf dem Kontrollfluss. Zeiger-indirekte Operationen verschleiern jedoch beides, Kontroll- und Datenfluss: An solchen Operationen benötigt die Analyse Wissen über die potentiellen Zeigerziele, was aber seinerseits ein Datenfluss-Problem ist. Die vorliegende Dissertation bespricht ein neues Verfahren, um diese drei zentralen Probleme in Kombination zu lösen. Der wesentliche Unterschied zu bekannten Zeigeranalysen ist dabei, die Probleme zusammen zu betrachten und zugleich zu lösen. Das erlaubt es uns, die Aufgabe nicht als Datenfluss-Problem auf der Kontrollfluss-Darstellung zu betrachten, sondern stattdessen als Grapherreichbarkeits-Problem auf der Datenfluss-Darstellung. Der Ansatz hierzu ist sehr einfach: Die wechselseitige Bestimmung von Datenfluss-Beziehungen und das Propagieren von Zeigerzielen löst iterativ das Problem. Die Analyse ist dabei fluss-sensitiv und beherrscht starke Aktualisierungen; eine fluss-insensitive Betrachtung führt auf die bekannte Zeigeranalyse von Andersen. Wie diese Arbeit zeigt, erreichen wir die höhere Genauigkeit zu den gleichen asymptotischen Kosten. Die Dissertation beweist die Korrektheit des neuen Verfahrens und präsentiert eine ausführliche Evaluation, in der es sich dank Zyklenkontraktion als moderat quadratisch herausstellt. Schließlich präsentiert die Dissertation mit einer Erweiterung der neuen Analyse die erste fluss-sensitive Zeigeranalyse, welche starke Aktualisierungen unterstützt, die sogenannte meet-over-all-valid-paths-Lösung berechnet und dabei nur biquadratische Komplexität besitzt. Dies sind weitere klare Fortschritte zum aktuellen Stand der Forschung.