Abstrakt. Vi presenterar vår erfarenhet av att kombinera, i en realistisk miljö, en statisk analysator med en statistisk analys. Denna kombination är för att minska de oundvikliga falska larm från en domän-unaware statisk analysator. Vår analysator heter Airac(Array Index Range Analyzer för C) samlar alla de verkliga buffert-overrun poäng i ANSI C-program. Ljudet upprätthålls, och analysen "kostnadsnoggrannhet förbättring uppnås genom tekniker som statiska analys gemenskap har länge ackumulerats. För fortfarande oundvikliga falska larm (t.ex. Airac höjde 970 bufferoverrun-larm i kommersiella C-program på 5,3 miljoner linjer och 737 av de 970 larmen var falska), som alltid är lämpliga för särskilda C-program, använder vi en statistisk postanalys. Den statistiska analysen, med tanke på analysresultaten (larm), siktar ut sannolika falsklarm och prioriterar sanna larm. Den uppskattar sannolikheten för att varje larm är sant. Sannolikheterna används på två sätt: 1) endast de alarm som har sann-larm sannolikheter högre än en tröskel rapporteras till användaren; 2) alarmen sorteras efter sannolikheten innan rapportering, så att användaren kan kontrollera mycket sannolika fel först. I våra experiment med Linuxkärnkällor, om vi sätter risken för att missa sant fel är cirka 3 gånger större än falskt alarm, kan 74.83% av falska alarm filtreras; endast 15.17% av falska alarm blandades upp tills användaren observerar 50% av de sanna alarmen.
I arbetet med REF presenteras en statistisk efteranalys som beräknar sannolikheten för att varje larm är sant.
Taming false alarms from a domain-unaware C analyzer by a Bayesian statistical post analysis
{'venue': 'IN SAS 2005: 12TH ANNUAL INTERNATIONAL STATIC ANALYSIS SYMPOSIUM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}