基于存储访问模型的细粒度存储变量识别算法

发布时间：2018-11-04 19:42

【摘要】：现阶段对变量的识别通常采用基于特定编译习惯及内存访问地址模式匹配的方法,或基于内存模型和抽象解释的分析方法。前者针对性太强,不具备普适性;后者通常采用损失算法精度的方法来得到结果,这往往会造成识别变量粒度过大、漏识别和误识别率较高。首先定义一种存储访问模型,对存储操作进行细粒度的模拟;然后给出基于存储访问模型的抽象状态生成算法,实现了基于高级中间语言HBRIL的细粒度数据信息(抽象状态)的跟踪和记录;基于这些抽象状态设计了存储区域内的细粒度变量实体识别算法;最后通过测试给出变量识别的细化比例和识别率。由测试结果可以看出,该算法在动态分配变量的识别率方面具有明显优势。
[Abstract]:At this stage, variable identification is usually based on specific compilation habits and memory access address pattern matching, or based on memory model and abstract interpretation analysis methods. The former is too specific to be universal, and the latter usually uses the method of loss of algorithm precision to get the result, which often results in the large particle size of the identification variables and the higher rate of missing recognition and false identification. Firstly, a storage access model is defined to simulate the storage operation with fine granularity. Then an abstract state generation algorithm based on storage access model is presented to track and record fine-grained data information (abstract state) based on advanced intermediate language (HBRIL). Based on these abstract states, the fine grained variable entity recognition algorithm in the storage area is designed, and the refinement ratio and recognition rate of the variable recognition are given by testing. The test results show that the algorithm has obvious advantages in the recognition rate of dynamically allocated variables.
【作者单位】： 信息工程大学计算机科学与技术学院;数学工程与先进计算国家重点实验室;72495部队自动化站;
【基金】：国家自然科学基金项目(61272489)资助
【分类号】：TP333

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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