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基于贝叶斯优化学习的自适应静态分析

作者:

Kihong公司你好,

红seok 杨，以及

光基恩彝族作者信息和声明

美国计算机学会程序设计语言与系统汇刊（TOPLAS）,体积40,发行4

文章编号：14，页数1-37

https://doi.org/10.1145/3121135

出版:2018年11月16日出版历史

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摘要

为真实世界的程序构建一个经济高效的静态分析器仍然被视为一门艺术。造成这种可怕声誉的一个关键因素是难以平衡分析器的成本和精度。理想的分析仪应适应给定的分析任务，避免使用不必要地提高精度和增加分析成本的技术。然而，实现这一理想非常重要，它需要大量的工程努力。

在本文中，我们提出了一种新的基于学习的自适应静态分析方法。在我们的方法中，分析包括一个复杂的参数化策略，该策略决定对于给定程序的每个部分，是否对该部分应用精度改进技术。我们提出了一种通过贝叶斯优化从现有的代码库中学习这种策略的良好参数的方法。学习的策略然后用于新的、看不见的节目。使用我们的方法，我们开发了现实C静态分析器的部分流和上下文敏感变体。实验结果表明，使用贝叶斯优化对于从现有代码库中学习至关重要。此外，它们还表明，在所有需要流或上下文敏感的程序查询中，我们的部分流和上下文敏感分析回答了其中75%的问题，而分析成本只增加了基线流和上下文相关分析的3.3倍，而不是完全敏感版本的40倍或更多。

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https://dl.acm.org/doi/10.1007/978-3-030-81688-9_36

索引术语

基于贝叶斯优化学习的自适应静态分析
1. 计算方法
  1. 机器学习
    1. 机器学习方法
2. 计算理论
  1. 语义和推理
    1. 程序推理
      1. 程序分析

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发布于

封面图片ACM编程语言和系统汇刊

程序设计语言与系统学报第40卷第4期

2018年12月

191页

国际标准编号：0164-0925

EISSN公司：1558-4593

内政部：10.1145/3292525

编辑：
安德鲁·迈尔斯
美国康奈尔大学

版权所有©2018 ACM。

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出版商

计算机协会

美国纽约州纽约市

出版历史

出版：2018年11月16日

认可的：2017年6月1日

修订过的：2017年4月1日

收到：2016年3月1日

在TOPLAS中发布体积40,发行4

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卡拉卡亚K博登E(2021)SootFX:Java和Android的静态代码特征提取工具2021年IEEE第21届国际源代码分析与处理工作会议（SCAM）10.1109/SCAM52516.2021.00030(181-186)在线发布日期：2021年9月
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王杰宋氏C拉戈塔曼M王C(2021)有效声侧信道分析的数据驱动合成第43届软件工程国际会议论文集10.1109/ICSE43902.2021.00079(810-822)在线发布日期：2021年5月22日
https://dl.acm.org/doi/10.109/ICSE43902.2021.00079
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