Анализ псевдонимов в Java

Question

Может кто-нибудь указать мне на структуру или реализацию анализа псевдонимов для Java.Я посмотрел на среду asm, но она предоставляет только анализ потока данных и анализ потока управления.

Обновление : просто любопытно, но кто-нибудь знает, если Findbugs выполняет анализ псевдонимов?

Answer 1

Мне известны три платформы анализа программ с открытым исходным кодом с анализом псевдонимов для Java:

1. WALA (отказ от ответственности: я сопровождающий WALA).
2. Сажа
3. Аккорд

Обратите внимание, что на самом деле в этих платформах реализовано баллов-анализу , с помощью которого можно определить возможный псевдоним.Некоторые подробности анализа указателей WALA доступны по адресу http://wala.sourceforge.net/wiki/index.php/UserGuide:PointerAnalysis.

Answer 2

Я думаю, что это довольно важный вопрос, так как анализ точек / анализ псевдонимов является фундаментальной частью большинства задач анализа программ.Итак, вот моя попытка более полного списка фреймворков для Java.Некоторые из них более полны, чем другие, и это активная область исследований, поэтому я, возможно, пропустил несколько.Трудно сказать, какая реализация является лучшей, но DOOP и SPARK кажутся популярным выбором среди ученых.

1. Сажа (SPARK)
   • Выпущено до PADDLE,но все еще активно используется сообществом Сажи.SPARK полностью интегрирован в Soot и хорошо работает для нечувствительного к контексту анализа.
   • Документы: [1]
   • Ресурсы: [1] , [2]
2. Сажа (PADDLE)
   • Выпущено в 2005-2008 годах.Сажа включает интерфейс frontend для PADDLE, но не backend .Проект больше не поддерживается (я не смог запустить его с последними выпусками Soot).Поддерживается представление набора на основе BDD и множественные абстракции чувствительности к контексту для анализа в Soot.
   • Документы: [1] , [2] , [3] , [4]
   • Ресурсы: [1]
3. bddbddb
   • Декларативная спецификация на основе данных, преобразующая анализ в эффективные операции на основе BDD.
   • Документы: [1] , [2]
   • Ресурсы: [1]
4. CHORD
   • CHORD предлагает несколько стандартных вариантов анализа точек для контекстаи контекстно-нечувствительный анализ.
   • Ресурсы: [1] , [2]
5. WALA
   • В WALA реализован алгоритм потока данных Межпроцедурной распределенной среды (IDE).
   • Документы: [1]
   • Ресурсы: [1] , [2]
6. DOOP
   • Декларативная реализация на основе Datalog, выпущенная по лицензии MIT, но требующая проприетарной LogicBlox Datalog Framework.Я считаю, что этот проект в настоящее время претендует на то, чтобы быть самой быстрой и самой универсальной из доступных сред.Это также очень активный проект, который хорошо зарекомендовал себя в исследовательском сообществе.
   • Документы: [1] , [2] , [3] , [4] , [5]
   • Ресурсы: [1] , [2] , [3] , [4]
7. Атлас (Point-to Toolbox)
   • Выпущен в 2016 году самостоятельно .Простой андерсеновский анализ указывает на Атлас .
   • Points-To Toolbox выпущен по лицензии MIT, но требует проприетарной инфраструктуры Atlas.
   • Ресурсы: [1]
8. SCUBA
   • Решатель на основе ограничений для контекстно-зависимого анализа точек.
   • Документы: [1]

Дополнительные инструменты для работы со сторонними библиотеками.

1. Averroes
   • Создает сводные данные Java-байт-кода сторонних библиотек.
   • Документы: [1] , [2]
   • Ресурсы: [1]
2. Flow Miner
   • Генерирует XML-сводки потоков и свойств сторонних библиотек.
   • Документы: [1]
   • Ресурсы: [1]

Answer 3

Одна возможность - Sawja , реализована в OCaml. Кажется, он пока не содержит анализа псевдонимов, но предлагает строительные блоки для его создания.

Что касается вашего обновления, Google Билл Пью говорит, что Findbugs ищет определенные шаблоны в коде без разрешения указателей. Конечно, это было в 2006 году, так что кто знает, что произошло с тех пор ... Время летит быстро.

Answer 4

Есть doop , который я видел на OOPSLA, но я не знаю, в каком он состоянии.

Я не знаю других реализаций, только тонна бумаг.

Answer 5

Наш набор инструментов для реинжиниринга программного обеспечения DMS и его интерфейс Java могут быть использованы для его создания.

DMS обеспечивает синтаксический анализ общего назначения, построение таблицы дерева / символови возможности анализа потока (поток управления, поток данных, точка-точка, граф вызовов, ...).Подключив передний конец к этому механизму, можно выполнить анализ, специфичный для языка, без необходимости создавать большую часть оборудования с нуля.Они использовались для глобального анализа точек и построения графа в очень больших C-приложениях, а также для анализа потока управления на C ++.

Для Java у нас реализован поток локального управления методом и некоторые аспекты локального потока данных.Чтобы провести хороший анализ псевдонимов, вам необходимо заполнить граф вызовов.