Vi presenterar en ny datadriven strategi för att uppnå mycket kostnadseffektiva kontextkänsliga poäng-till-analys för Java. Medan sammanhangskänslighet har större inverkan på analysens precision och prestanda än någon annan precisionsförbättrande teknik, är det svårt att exakt identifiera de metoder som skulle gynnas mest av sammanhangskänslighet och bestämma hur mycket sammanhangskänslighet som ska användas för dem. Att manuellt utforma sådana regler är en icke-trivial och mödosam uppgift som ofta ger suboptimala resultat i praktiken. För att klara dessa utmaningar föreslår vi en automatiserad och datadriven strategi som lär sig att effektivt tillämpa kontextkänslighet från kodbaser. I vårt förhållningssätt är points-to analys utrustad med en parameteriserad och heuristisk regler, i disjunktiv form av egenskaper på programelement, som bestämmer när och hur mycket att tillämpa kontext-känslighet. Vi presenterar en girig algoritm som effektivt lär sig parametern för heuristiska regler. Vi implementerade vår strategi inom ramen för Doop och utvärderade med hjälp av tre typer av kontextkänsliga analyser: konventionell objektkänslighet, selektiv hybridobjektkänslighet och typkänslighet. I samtliga fall visar experimentella resultat att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar befintliga tekniker.
Jeong m.fl. I REF föreslås ett datadrivet tillvägagångssätt för att styra kontextkänsligheten för Java.
Data-driven context-sensitivity for points-to analysis
{'venue': 'PACMPL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}