33、基于CFL可达性的k-CFA选择性上下文敏感指针分析方法

基于CFL可达性的k-CFA选择性上下文敏感指针分析方法

1. 研究背景与实验设置

在指针分析领域，有一些常见的实践方法。对于Java反射问题，使用动态反射分析工具TamiFlex来解决；对于本地代码，利用Soot中提供的方法摘要。字符串和类似异常的对象按动态类型区分，并进行上下文不敏感分析。在分析Java标准库时，使用JRE1.6.0 45对11个程序进行分析。

实验在配备256GB RAM的Xeon E5 - 1660 3.2GHz机器上进行，每个程序的分析时间取3次运行的平均值。

为了便于研究和比较，定义了以下几种分析方法：
- 对于每个考虑的k∈{2, 3}，kcs作为基线方法。
- z - kcs是由Zipper加速的kcs版本。
- s - kcs是由Selectx加速的kcs版本。
- 同时给出了Spark（记为ci）的结果用于对比。

kcs通过动态构建调用图来计算程序的指向信息。在异常分析方面，使用Spark内置的机制处理Java异常，但异常处理方式不影响评估结果。在忽略异常处理语句的情况下，对11个程序的kcs、z - kcs、s - kcs和ci四种分析方法的精度和效率比率几乎相同。

2. kcs与s - kcs的比较

2.1 效率比较

指针分析的效率通过分析程序完成所需的时间来衡量，每个程序的分析时间预算设定为24小时，所有指标都是数值越小越好。
- 当k = 2时，s - 2cs平均比2cs快11.2倍。例如，对于hsqldb程序，2cs分析需要244.2秒，而s - 2cs仅需10.4秒，加速比达到23.5倍；对于fi