抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本論文では,工業的な文脈の中で実世界プロジェクトに対するセキュリティ対スケールに焦点を絞って,静的コード解析ツール,特にそのようなものを広範囲に設計する5年以上にわたる経験について報告した。この時間枠内で,myチームとIは,以前のアプローチと比較して,大幅に改善された精度と性能の両方をもたらす静的解析アルゴリズムを設計することができた。Iは,この可能な重要な設計決定に関する多くの洞察を与える。特に,IFDS,IDE,およびWPDSのような分散問題のための要約ベースの静的解析技術は,あまり適用されていないことを主張した。経験が示すように,これらの技法は,注意深く設計された抽象領域を用いて,もしよく情報化された方法でそれらを使用するならば,精度と性能の両方に大きな利益を与えることができる。一つの例として,著者は,BOOMERANGに関する以前の研究において,ポインタ解析を分解できる方法を説明し,実際には分布しない静的解析問題を,分配的でない部分問題へと説明した。これは,非常に正確で効率的な実装をもたらす。需要駆動プログラム解析設計の使用と共にこのブレークスルーは,最近,その解析が流れ敏感で,フィールド感受性で,完全にコンテキスト感受性であるにもかかわらず,5日間で200.000以上の連星を有する全Maven-Centralリポジトリを分析できる,暗号-不使用チェッカーCogniCryptのような実用的な静的解析ツールを実装することを可能にした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
