Abstrakt. I detta dokument behandlas problemet med att återvinna variabla enheter när man analyserar körbara enheter i avsaknad av felsökningsinformation. Vi visar att variabla enheter kan återvinnas genom iterating Value-Set Analysis (VSA), en kombinerad numerisk analys- och pekaranalysalgoritm, och Aggregate Structure Identification, en algoritm för att identifiera strukturen av aggregat. Våra inledande experiment visar att tekniken är framgångsrik när det gäller att korrekt identifiera 88 % av de lokala variablerna och 89 % av fälten av högplacerade objekt. Tidigare tekniker återfann 83% av de lokala variablerna, men 0% av fälten av högplacerade objekt. Dessutom skulle de värden som VSA beräknar med hjälp av de variabler som återvinns av vår algoritm göra det möjligt för alla efterföljande analyser att göra ett bättre jobb med att tolka instruktioner som använder indirekt adressering för att få tillgång till matriser och högallokerade dataobjekt: indirekta operander kan lösas bättre vid 4% till 39% av platserna för skribenter och upp till 8% av platserna för avläsningar. (Dessa är de minnes-access operationer för vilka det är det svåraste för en analysator att få användbara resultat.)
Balakrishnan och Reps använder en kombination av Value Set Analysis (VSA) och Aggregate Structure Identification (ASI) för att återvinna variabla enheter från borttagna binärer REF.
DIVINE: DIscovering Variables IN Executables
{'venue': 'In VMCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}