CFA2: a Context-Free Approach to Control-Flow Analysis

In a functional language, the dominant control-flow mechanism is function call and return. Most higher-order flow analyses, including k-CFA, do not handle call and return well: they remember only a bounded number of pending calls because they approximate programs with control-flow graphs. Call/return mismatch introduces precision-degrading spurious control-flow paths and increases the analysis time. We describe CFA2, the first flow analysis with precise call/return matching in the presence of higher-order functions and tail calls. We formulate CFA2 as an abstract interpretation of programs in continuation-passing style and describe a sound and complete summarization algorithm for our abstract semantics. A preliminary evaluation shows that CFA2 gives more accurate data-flow information than 0CFA and 1CFA.Comment: LMCS 7 (2:3) 201

Recovering Structural Information for Better Static Analysis

Η στατική ανάλυση στοχεύει στην κατανόηση της συμπεριφοράς του προγράμματος, μέσω αυτοματοποιημένων τεχνικών συμπερασμού που βασίζονται καθαρά στον πηγαίο κώδικα του προγράμματος, αλλά δεν προϋποθέτουν την εκτέλεσή του. Για να πετύχουν αυτές οι τεχνικές μία ευρεία κατανόηση του κώδικα, καταφεύγουν στη δημιουργία ενός αφηρημένου μοντέλου της μνήμης, το οποίο καλύπτει όλες τις πιθανές εκτελέσεις. Αφηρημένα μοντέλα τέτοιου τύπου μπορεί γρήγορα να εκφυλιστούν, αν χάσουν σημαντική δομική πληροφορία των αντικειμένων στη μνήμη που περιγράφουν. Αυτό συνήθως συμβαίνει λόγω χρήσης συγκεκριμένων προγραμματιστικών ιδιωμάτων και χαρακτηριστικών της γλώσσας προγραμματισμού, ή λόγω πρακτικών περιορισμών της ανάλυσης. Σε αρκετές περιπτώσεις, ένα σημαντικό μέρος της χαμένης αυτής δομικής πληροφορίας μπορεί να ανακτηθεί μέσω σύνθετης λογικής, η οποία παρακολουθεί την έμμεση χρήση τύπων, και να χρησιμοποιηθεί προς όφελος της στατικής ανάλυσης του προγράμματος. Στη διατριβή αυτή παρουσιάζουμε διάφορους τρόπους ανάκτησης δομικής πληροφορίας, πρώτα (1) σε προγράμματα C/C++, κι έπειτα, σε προγράμματα γλωσσών υψηλότερου επιπέδου που δεν προσφέρουν άμεση πρόσβαση μνήμης, όπως η Java, όπου αναγνωρίζουμε δύο βασικές πηγές απώλειας δομικής πληροφορίας: (2) χρήση ανάκλασης και (3) ανάλυση μερικών προγραμμάτων. Δείχνουμε πως, σε όλες τις παραπάνω περιπτώσεις, η ανάκτηση τέτοιας δομικής πληροφορίας βελτιώνει άμεσα τη στατική ανάλυση του προγράμματος. Παρουσιάζουμε μία ανάλυση δεικτών για C/C++, η οποία βελτιώνει το επίπεδο της αφαίρεσης, βασιζόμενη σε πληροφορία τύπου που ανακαλύπτει κατά τη διάρκεια της ανάλυσης. Παρέχουμε μία υλοποίηση της ανάλυσης αυτής, στο cclyzer, ένα εργαλείο στατικής ανάλυσης για LLVM bitcode. Έπειτα, παρουσιάζουμε επεκτάσεις σε ανάλυση δεικτών για Java, κτίζοντας πάνω σε σύγχρονες τεχνικές χειρισμού μηχανισμών ανάκλασης. Η βασική αρχή είναι παραπλήσια με την περίπτωση της C/C++: καταγράφουμε τη χρήση των ανακλαστικών αντικειμένων, κατά τη διάρκεια της ανάλυσης δεικτών, ώστε να ανακαλύψουμε βασικά δομικά τους στοιχεία, τα οποία μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε έπειτα για να βελτιώσουμε τον χειρισμό των εντολών ανάκλασης στην τρέχουσα ανάλυση, με αμοιβαία αναδρομικό τρόπο. Τέλος, ως προς την ανάλυση μερικών προγραμμάτων Java, ορίζουμε το γενικό πρόβλημα της ((συμπλήρωσης προγράμματος)): δοθέντος ενός μερικού προγράμματος, πως να εφεύρουμε ένα υποκατάστατο του κώδικα που λείπει, έτσι ώστε αυτό να ικανοποιεί τους περιορισμούς των στατικών και δυναμικών τύπων που υπονοούνται από τον υπάρχοντα κώδικα. Ή διαφορετικά, πως να ανακτήσουμε τη δομή των τύπων που λείπουν. Πέραν της ανακάλυψης των μελών (πεδίων και μεθόδων) των κλάσεων που λείπουν, η ικανοποίηση των περιορισμών υποτυπισμού μας οδηγεί στον ορισμό ενός πρωτότυπου αλγοριθμικού προβλήματος: τη συμπλήρωση ιεραρχίας τύπων. Παρέχουμε αλγορίθμους που λύνουν το πρόβλημα αυτό σε διάφορα είδη κληρονομικότητας (μονής, πολλαπλής, μεικτής) και τους υλοποιούμε στο JPhantom, ένα νέο εργαλείο συμπλήρωσης Java bytecode κώδικα.Static analysis aims to achieve an understanding of program behavior, by means of automatic reasoning that requires only the program’s source code and not any actual execution. To reach a truly broad level of program understanding, static analysis techniques need to create an abstraction of memory that covers all possible executions. Such abstract models may quickly degenerate after losing essential structural information about the memory objects they describe, due to the use of specific programming idioms and language features, or because of practical analysis limitations. In many cases, some of the lost memory structure may be retrieved, though it requires complex inference that takes advantage of indirect uses of types. Such recovered structural information may, then, greatly benefit static analysis. This dissertation shows how we can recover structural information, first (i) in the context of C/C++, and next, in the context of higher-level languages without direct memory access, like Java, where we identify two primary causes of losing memory structure: (ii) the use of reflection, and (iii) analysis of partial programs. We show that, in all cases, the recovered structural information greatly benefits static analysis on the program. For C/C++, we introduce a structure-sensitive pointer analysis that refines its abstraction based on type information that it discovers on-they-fly. This analysis is implemented in cclyzer, a static analysis tool for LLVM bitcode. Next, we present techniques that extend a standard Java pointer analysis by building on top of state-of-the-art handling of reflection. The principle is similar to that of our structure-sensitive analysis for C/C++: track the use of reflective objects, during pointer analysis, to gain important insights on their structure, which can be used to “patch” the handling of reflective operations on the running analysis, in a mutually recursive fashion. Finally, to address the challenge of analyzing partial Java programs in full generality, we define the problem of “program complementation”: given a partial program we seek to provide definitions for its missing parts so that the “complement” satisfies all static and dynamic typing requirements induced by the code under analysis. Essentially, complementation aims to recover the structure of phantom types. Apart from discovering missing class members (i.e., fields and methods), satisfying the subtyping constraints leads to the formulation of a novel typing problem in the OO context, regarding type hierarchy complementation. We offer algorithms to solve this problem in various inheritance settings, and implement them in JPhantom, a practical tool for Java bytecode complementation

Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems

This open access two-volume set constitutes the proceedings of the 27th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, TACAS 2021, which was held during March 27 – April 1, 2021, as part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2021. The conference was planned to take place in Luxembourg and changed to an online format due to the COVID-19 pandemic. The total of 41 full papers presented in the proceedings was carefully reviewed and selected from 141 submissions. The volume also contains 7 tool papers; 6 Tool Demo papers, 9 SV-Comp Competition Papers. The papers are organized in topical sections as follows: Part I: Game Theory; SMT Verification; Probabilities; Timed Systems; Neural Networks; Analysis of Network Communication. Part II: Verification Techniques (not SMT); Case Studies; Proof Generation/Validation; Tool Papers; Tool Demo Papers; SV-Comp Tool Competition Papers

SAVCBS 2004 Specification and Verification of Component-Based Systems: Workshop Proceedings

This is the proceedings of the 2004 SAVCBS workshop. The workshop is concerned with how formal (i.e., mathematical) techniques can be or should be used to establish a suitable foundation for the specification and verification of component-based systems. Component-based systems are a growing concern for the software engineering community. Specification and reasoning techniques are urgently needed to permit composition of systems from components. Component-based specification and verification is also vital for scaling advanced verification techniques such as extended static analysis and model checking to the size of real systems. The workshop considers formalization of both functional and non-functional behavior, such as performance or reliability

Optimal Planning Modulo Theories

Planning for real-world applications requires algorithms and tools with the ability to handle the complexity such scenarios entail. However, meeting the needs of such applications poses substantial challenges, both representational and algorithmic. On the one hand, expressive languages are needed to build faithful models. On the other hand, efficient solving techniques that can support these languages need to be devised. A response to this challenge is underway, and the past few years witnessed a community effort towards more expressive languages, including decidable fragments of first-order theories. In this work we focus on planning with arithmetic theories and propose Optimal Planning Modulo Theories, a framework that attempts to provide efficient means of dealing with such problems. Leveraging generic Optimization Modulo Theories (OMT) solvers, we first present domain-specific encodings for optimal planning in complex logistic domains. We then present a more general, domain- independent formulation that allows to extend OMT planning to a broader class of well-studied numeric problems in planning. To the best of our knowledge, this is the first time OMT procedures are employed in domain-independent planning

Programming Languages and Systems

This open access book constitutes the proceedings of the 29th European Symposium on Programming, ESOP 2020, which was planned to take place in Dublin, Ireland, in April 2020, as Part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2020. The actual ETAPS 2020 meeting was postponed due to the Corona pandemic. The papers deal with fundamental issues in the specification, design, analysis, and implementation of programming languages and systems

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 261, ICALP 2023, Complete Volum