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陈一凡；杨晨阳；张欣；熊英飞；唐浩；王晓音；张璐

通过合并库事实加速数据日志中的程序分析。 （英语） Zbl 1497.68085号

Drágoi，Cezara（编辑）等人，《静态分析》。第28届国际研讨会，SAS 2021，芝加哥，伊利诺伊州，美国，2021年10月17日至19日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。12913, 77-101 (2021).
概要：静态程序分析使用敏感性来平衡精度和可伸缩性。然而，更精细的灵敏度不一定会导致更精确的结果，但可能会降低可伸缩性。最近，提出了许多方法来微调不同程序部分的灵敏度。然而，这些方法通常是为特定的程序分析设计的，它们的抽象调整是粗粒度的，因为它们直接删除了敏感元素。
在本文中，我们提出了一种新的技术，4DM，用于调整数据日志中程序分析的抽象。4DM合并域中的值，允许细粒度灵敏度调整。4DM使用数据驱动算法从一组训练程序中自动学习库的合并策略。与依赖于特定分析属性的现有方法不同，我们的学习算法适用于广泛的数据日志分析。我们已经在DaCapo基准套件上对我们的方法进行了点到分析和活性分析。我们的评估结果表明，我们的技术实现了显著的加速和可忽略的精度损失，达到了良好的平衡。
有关整个系列，请参见[Zbl 1489.68011号].

MSC公司：

68甲15 编程语言理论
68N17号 逻辑编程
第68页，共15页 数据库理论

关键词：

静态分析；数据日志；数据驱动分析；域内合并

软件：

达卡波
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Chen}等人，Lect。票据计算。科学。12913，77-101（2021；Zbl 1497.68085）
全文： 内政部

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