32、基于CFL可达性的选择性上下文敏感性分析

基于CFL可达性的选择性上下文敏感性分析

1. 引言

在指针分析中，上下文敏感性对于提高分析精度至关重要，但同时也会带来较高的计算成本。为了在保证一定精度的前提下加速分析过程，我们引入了Selectx方法，用于选择性地确定哪些节点需要进行上下文敏感分析。

2. 上下文敏感性的必要性

对于给定的流路径$p_{o,n,v}$，其是否可实现取决于节点$n$是否进行上下文敏感建模。根据相关定理，节点$n$为上下文敏感节点的必要条件如下：
[
\exists p_{o,n,v} \in P(G) : LF(p_{o,n,v}) \in LF \land LC(p_{o,n}) \in LC \land LC(p_{n,v}) \in LC \land scen(p_{o,n}) \not\equiv scex(p_{n,v})
]
其中，$o$遍历图$G$中的对象集合，$v$遍历变量集合。

为了理解该条件的必要性，我们考虑一条固定路径$p_{o,n,v}$，当$LF(p_{o,n,v}) \in LF \land LC(p_{o,n}) \in LC \land LC(p_{n,v}) \in LC$成立时，如果$scen(p_{o,n}) \not\equiv scex(p_{n,v})$，在节点$n$为上下文不敏感时会错误推断$o \in pt(v)$，而在上下文敏感时$o \notin pt(v)$。

然而，根据$LFC = LF \cap LC$计算CFL可达性信息是不可判定的，因此无法高效且精确地验证每个节点的上述条件。我们通过对$LF$进行正则化并保持$LC$不变，得到新语言$LRC = LR