深入理解静态程序分析中的过程间分析技术

深入理解静态程序分析中的过程间分析技术

Static-Program-Analysis-Book Getting started with static program analysis. 静态程序分析入门教程。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Static-Program-Analysis-Book

前言

过程间分析(Interprocedural Analysis)是现代静态程序分析中至关重要的技术之一。本文将基于静态程序分析教材中的相关内容，系统性地介绍过程间分析的核心概念、关键技术和实际应用。

为什么需要过程间分析？

在传统的程序分析中，我们通常采用过程内(Intraprocedural)分析的方法，即单独分析每个函数或方法。然而，这种方法存在明显的局限性：

1. 精度损失：当遇到函数调用时，过程内分析只能做出最保守的假设，例如在常量传播分析中，将所有函数调用的返回值设为NAC(Not A Constant)
2. 信息缺失：无法追踪数据在函数间的流动路径，导致分析结果不够精确

通过引入过程间分析，我们能够：

• 跟踪函数间的数据流动
• 更准确地分析程序行为
• 发现更多优化机会
• 提高静态分析的实用性

调用图(Call Graph)构建

调用图是过程间分析的基础数据结构，它表示程序中所有可能的调用关系。构建调用图有多种方法，其中类层次分析(Class Hierarchy Analysis, CHA)是最快速的方案之一。

Java中的调用类型

在Java中，方法调用可分为三类：

1. 静态调用(Static Call)：使用类名直接调用的静态方法
2. 特殊调用(Special Call)：包括构造函数调用、super关键字调用和私有实例方法调用
3. 虚调用(Virtual Call)：通过对象实例调用的普通方法，可能涉及多态

CHA算法原理

CHA的核心思想是：

1. 利用程序的类继承结构信息
2. 基于接收变量的声明类型解析虚调用
3. 假设接收变量可能指向声明类型及其所有子类的对象

CHA算法通过以下步骤解析调用：

1. 对于静态调用，直接确定目标方法
2. 对于特殊调用，使用Dispatch函数在类层次中查找匹配方法
3. 对于虚调用，考虑接收变量声明类型及其所有子类中的可能实现

CHA的特点与应用

特点：

• 速度快：仅需类继承信息
• 精度有限：忽略数据流和控制流信息

典型应用场景：

• IDE中的代码提示
• 快速程序理解工具
• 初步的程序分析

过程间控制流图(ICFG)

过程间控制流图是扩展了函数调用关系的控制流图，其构建方式为：

ICFG = CFGs + call edges + return edges

其中：

• call edges：连接调用点到被调用函数的入口
• return edges：连接被调用函数的返回点到调用后的语句

ICFG的引入使得我们能够在单个图中表示跨函数的数据和控制流。

过程间数据流分析

过程间数据流分析扩展了传统的数据流分析，增加了对函数调用的处理。以常量传播为例，需要新增三种转移函数：

1. 调用边转移(Call edge transfer)：传递参数值
2. 返回边转移(Return edge transfer)：传递返回值
3. 节点转移(Node transfer)：处理函数调用时kill掉左侧变量

关键优化：call-to-return边

call-to-return边直接从调用点连接到返回点，允许局部数据流绕过被调用函数，这种优化：

• 减少内存占用
• 提高分析效率
• 保持必要精度

过程间分析的重要性

通过实际例子对比可以看出，过程间分析能显著提高分析精度：

• 过程内分析：n和y都被标记为NAC
• 过程间分析：准确识别n=10和y=43

这种精度提升对于编译器优化、程序验证和缺陷检测等应用至关重要。

总结

过程间分析是静态程序分析中的关键技术，其核心要点包括：

1. 基于CHA构建调用图的方法
2. ICFG的概念与构建
3. 过程间数据流分析的原理
4. 实际应用案例(如常量传播分析)

掌握这些概念对于深入理解现代程序分析技术至关重要，也是进一步学习高级静态分析技术的基础。

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