提高路径敏感缺陷检测方法的效率及精度研究

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1、第３４卷第６期计算机学报Ｖｏｌ．３４Ｎｏ．６２０１１年６月ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＪｕｎｅ２０１１提高路径敏感缺陷检测方法的效率及精度研究赵云山１）宫云战１）刘莉１）肖庆１）杨朝红１），２）１）（北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京１００８７６）２）（装甲兵工程学院信息工程系北京１０００７２）摘要路径敏感的缺陷检测方法其缺陷状态会关联当前控制流节点的所有数据流信息，由于其中包含与缺陷检测无关的数据流，因此会导致分析效率下降．为了避免全路径敏感分析时的路径爆炸问题，一般会在控制流汇合节点进行缺陷状态合并，而这种粗糙

2、的合并策略带来的精度损失会引起误报．针对上述问题，文中提出一种基于缺陷的程序切片方法，该方法基于缺陷特征和路径条件建立切片准则，根据控制流节点上的数据流信息与切片准则的包含关系进行程序切片，得到的切片程序在缺陷检测时切片掉了缺陷无关节点且与源程序完全等价，以提高缺陷检测效率．为了进一步减少路径敏感分析方法的误报，提出一种基于切片的缺陷状态合并策略，根据控制流分支节点的路径条件，对缺陷状态添加状态属性，从而有选择地对控制流汇合节点进行状态合并，减少精度损失．文中所述方法已在缺陷检测系统（ＤＴＳＧＣＣ）中实现．对大量Ｌｉｎｕｘ中ＧＣＣ开源工程的测试结

3、果表明，文中提出的方法可以提高路径敏感缺陷检测方法的效率，并减少误报．关键词静态分析；缺陷检测；路径敏感；误报；程序切片；上下文敏感分析；域敏感分析中图法分类号ＴＰ３１１犇犗犐号：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１１．０１１００犐犿狆狉狅狏犻狀犵狋犺犲犈犳犳犻犮犻犲狀犮狔犪狀犱犃犮犮狌狉犪犮狔狅犳犘犪狋犺犛犲狀狊犻狋犻狏犲犇犲犳犲犮狋犇犲狋犲犮狋犻狀犵ＺＨＡＯＹｕｎＳｈａｎ１）ＧＯＮＧＹｕｎＺｈａｎ１）ＬＩＵＬｉ１）ＸＩＡＯＱｉｎｇ１）ＹＡＮＧＺｈａｏＨｏｎｇ１），２）１）（犛狋犪狋犲犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犖犲狋狑狅狉犽犻

4、狀犵犪狀犱犛狑犻狋犮犺犻狀犵犜犲犮犺狀狅犾狅犵狔，犅犲犻犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犘狅狊狋狊犪狀犱犜犲犾犲犮狅犿犿狌狀犻犮犪狋犻狅狀狊，犅犲犻犼犻狀犵１００８７６）２）（犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犐狀犳狅狉犿犪狋犻狅狀犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犃犮犪犱犲犿狔狅犳犃狉犿狅狉犲犱犉狅狉犮犲犈狀犵犻狀犲犲狉犻狀犵，犅犲犻犼犻狀犵１０００７２）犃犫狊狋狉犪犮狋Ｗｈｉｌｅｄｅｔｅｃｔｉｎｇｄｅｆｅｃｔｓｗｉｔｈｐａｔｈｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ，ｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｔａｔｅｃｏｎｔａｉｎｓａｌｌｄａｔａｆｌｏｗｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎ

5、ｔｃｏｎｔｒｏｌｆｌｏｗｖｅｘ，ｗｈｉｃｈｍｉｇｈｔｌｏｗｅｒｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｂｙｔｈｅｄｅｆｅｃｔｉｒｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｄａｔａｆｌｏｗｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏａｖｏｉｄｔｈｅｐａｔｈｅｘｐｌｏｓｉｏｎｗｈｉｌｅｆｕｌｌｐａｔｈｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｔａｔｅｓｅｎｃｏｕｎｔｅｒｉｎｇｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｆｌｏｗｃｏｎｆｌｕｅｎｔｎｏｄｅｓｍｉｇｈｔｂｅｓｉｍｐｌｙｍｅｒｇｅｄ．Ｔｈｅｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｙｓｔａｔｅｍｅｒｇｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｍｉｇｈｔｌｅ

6、ａｄｔｏａｎａｃｃｕｒａｃｙｌｏｓｓｗｈｉｃｈｃｏｕｌｄｉｎｄｕｃｅｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｓ．Ｔｏａｄｄｒｅｓｓｔｈｅａｂｏｖｅｉｓｓｕｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｐｒｏｇｒａｍｓｌｉｃｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｅｆｅｃｔｐａｔｔｅｒｎｓ．Ｔｈｅｓｌｉｃｅｃｒｉｔｅｒｉａｉｎｃｌｕｄｅｄｅｆｅｃｔｆｅａｔｕｒｅａｎｄｐａｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｓｏｕｒｃｅｐｒｏｇｒａｍｉｓｓｌｉｃｅｄｂｙｔｈｅｉｎｃｌｕｓｉｏｎｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅＣＦＧｄａｔａｆｌｏｗｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄ

7、ｔｈｅｓｌｉｃｅｃｒｉｔｅｒｉａ．Ｔｈｅｓｌｉｃｅｄｐｒｏｇｒａｍｎｏｔｏｎｌｙｓｌｉｃｅｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｉｒｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｃｏｄｅｓ，ｂｕｔａｌｓｏｉｓｔｏｔａｌｌｙｅｑｕｉｖａｌｅｎｔｔｏｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｒｏｇｒａｍ，ｗｈｉｃｈｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｒｅｄｕｃｅｔｈｅｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｓｏｆｐａｔｈｓｅｎｓｉｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓａｒｅｆｉｎｅｄｓｔａｔｅｍｅｒｇｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｔｏｄｉｍｉｎｉｓｈｔｈｅａｃｃｕｒａ

8、ｃｙｌｏｓｓ，ｗｈｉｃｈｓｅｌｅｃｔｉｖｅｌｙｍｅｒｇｅｓｔｈｅｄｅｆｅｃｔｓｔａｔｅｓｂｙａｄｄｉｎｇｐａｔｈｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｓｓ