文献

J-GLOBAL ID：202202230305714994   整理番号：22A0777758

領域ベースメモリモデルによるLLVMの抽象解釈【JST・京大機械翻訳】

Abstract Interpretation of LLVM with a Region-Based Memory Model

著者 (2件)： Gurfinkel Arie (University of Waterloo, Waterloo, Canada) ,  Navas Jorge A. (SRI International, Menlo Park, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13124  ページ： 122-144  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低レベルプログラム(CまたはLLVM)の静的解析は,モデリングメモリを必要とする。精度と性能の間の良好なバランスを打つために,ほとんどの静的アナライザは,ポインタがメモリオブジェクト内の数値オフセットであるCメモリモデルに依存する。アドレス空間の有限分割は一般的な抽象化である。例えば,割当サイト抽象化は,同じ割当サイトで生成されたすべてのオブジェクトを併合することによって分割を生成する。再帰抽象化は,以前のものから最も最近の割り当てメモリオブジェクトを識別することによって,割当サイト抽象化を洗練する。残念なことに,これらの抽象化は,リンクリストのような動的に割り当てられたデータ構造のコンテンツで表現される不変量を推論するためには,しばしば十分に正確でない。これらの場合,メモリ位置間の連結性パターンを考慮する形状のようなより高価な抽象化がしばしば必要である。高価なメモリ抽象化の代わりに,領域ベースのメモリモデル(RBMM)と呼ばれる新しいメモリモデルを提案した。RBMMは,ポインタが領域と呼ばれる余分なコンポーネントを持つCメモリモデルの精密化である。従って,メモリオブジェクトは,領域がペアワイズ素形であるため,エイリアシングを大きく制限できる複数の領域をスパニングできる。RBMMは,各メモリ命令が領域に対して明示的に言及することを必要とするので,まず,抽象解釈者Crabの入力である領域に基づく新しい中間表現(IR)を提示した。第2に,著者らは,割当サイトとレジェンシーのような抽象化がRBMMに容易に適応できることを示した。第3に,著者らの新しいIRを用いてCrabを評価し,広く使用されたCプロジェクトで単純な配置サイト抽象化を評価した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *記憶装置 ,  データ構造 ,  精度 ,  モデリング ,  分析機器 ,  不変量 ,  精密化 ,  *抽象 ,  連結性 ,  エイリアシング ,  プログラム解析 ,  *抽象解釈 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 静的解析 ,  ポインタ ,  *LLVM , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (2件)： LLVM ,  抽象解釈