Повышение точности статического анализа за счет учета значений полей класса, имеющих единственное константное значение
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(6)-2
Аннотация
В данной статье описывается подход, позволяющий с помощью предварительного анализа полей с единственным возможным значением повысить точность работы детекторов статического анализатора уровня символьного выполнения. Помимо этого, детектор предупреждает программиста о забытых модификаторах readonly и о неиспользуемых полях. Детектор был реализован в рамках промышленного статического анализатора SharpChecker для языка C#. Анализ проводится на уровне абстрактного синтаксического дерева, что позволяет снизить затраты времени и ресурсов. Сохраненные значения для ряда полей позволяют использовать конкретные константы вместо символьных значений на этапе символьного выполнения, тем самым повышая точность. В результате удалось заметно улучшить качество некоторых анализаторов, таких как UNREACHABLE_CODE (улучшение на 7.57%) или DEREF_OF_NULL (улучшение на 1.33%), и получить новые срабатывания в случаях с забытым readonly или неиспользуемыми полями. Хорошие результаты позволили включить детектор в основную ветку SharpChecker и предоставить его пользователям. В работе подробно рассмотрен алгоритм работы детектора и приведены примеры срабатываний на наборе ПО с открытым исходным кодом.
Об авторах
Вадим Сергеевич КАРЦЕВ
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН,
Московский физико-технический институт
Россия
Россия
Студент бакалавриата Физтех-школы Радиотехники и Компьютерных Технологий МФТИ, сотрудник ИСП РАН
Валерий Николаевич ИГНАТЬЕВ
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН,
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Россия
Россия
Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник ИСП РАН, доцент кафедры системного программирования факультета ВМК МГУ
Список литературы
1. Tiobe index for ranking the popularity of programming languages, 2022. URL: https://www.tiobe.com/tiobe-index.
2. Иванников В.П., Белеванцев А.А. и др. Статический анализатор Svace для поиска дефектов в исходном коде программ. Труды ИСП РАН, том 26, вып. 1, 2014 г., стр. 231-250. DOI: 10.15514/ISPRAS-2014-26(1)-7 / Ivannikov V.P., Belevantsev A.A. et al. Static analyzer Svace for finding defects in a source program code. Programming and Computer Software, vol. 40, issue 5, 2014, pp. 265-275.
3. Аветисян А., Бородин А. Механизмы расширения системы статического анализа svace детекторами новых видов уязвимостей и критических ошибок. Труды ИСП РАН, том 21, 2011 г., стр. 39-54 / Avetisyan A., Borodin A. Mechanisms for extending the system of static analysis Svace by new types of detectors of vulnerabilities and critical errors. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 21, 2011, pp. 39-54 (in Russian).
4. Аветисян А., Белеванцев А. и др. Использование статического анализа для поиска уязвимостей и критических ошибок в исходном коде программ. Труды ИСП РАН, том 21, 2011 г., стр. 23-38 / Avetisyan A., Belevantsev A. et al. Using static analysis for finding security vulnerabilities and critical errors in source code. Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 21, 2011, pp. 23-38 (in Russian).
5. Lenarduzzi V., Lomio F. et al. Are SonarQube rules inducing bugs? In Proc. of the IEEE 27th International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER), 2020, pp. 501—511.
6. Henry J., Monniaux D., Moy M. Pagai: a path sensitive static analyser. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, vol. 289, 2012, pp. 15-25.
7. Detecting forgotten readonly in visual studio. Available at: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/fundamentals/code-analysis/style-rules/ide0044, accessed 20.08.2022.
8. Detecting unused class members in visual studio. Available at: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/fundamentals/code-analysis/style-rules/ide0051, accessed 20.08.2022.
9. Atkinson D.C., King T. Lightweight detection of program refactorings. In Proc. of the 12th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC’05), 2005, 8 p.
10. Кошелев В.К., Игнатьев В.Н., Борзилов А.И. Инфраструктура статического анализа программ на языке C#. Труды ИСП РАН, том 28, вып. 1, 2016 г., стр. 21-40. DOI: 10.15514/ISPRAS-2016-28(1)-2 / Koshelev V.K., Ignatiev V.N. et al. SharpChecker: Static analysis tool for C# programs. Programming and Computer Software, vol. 43, issue 4, 2017, pp. 268—276.
11. dotnet/roslyn: The Roslyn .NET compiler provides C# and Visual Basic languages with rich code analysis APIs. Available at: https://github.com/dotnet/roslyn, accessed 23.10.2021.
12. Baldoni R., Coppa E. et al. A survey of symbolic execution techniques. ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 51, issue 3, 2018, pp. 1-39.
13. Lucene.NET 4.8.0. Available at: https://lucenenet.apache.org, accessed 23.10.2021.
Рецензия
Для цитирования:
КАРЦЕВ В.С., ИГНАТЬЕВ В.Н. Повышение точности статического анализа за счет учета значений полей класса, имеющих единственное константное значение. Труды Института системного программирования РАН. 2022;34(6):29-40. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(6)-2
For citation:
KARCEV V.S., IGNATYEV V.N. Improving the accuracy of static analysis by accounting for the values of class fields that can have only one constant value. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2022;34(6):29-40. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2022-34(6)-2
Послать статью по эл. почте 