論文の概要: Static JavaScript Call Graphs: A Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07206v1
- Date: Sun, 12 May 2024 08:10:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 17:57:54.683761
- Title: Static JavaScript Call Graphs: A Comparative Study
- Title（参考訳）: 静的JavaScriptコールグラフの比較研究
- Authors: Gábor Antal, Péter Hegedűs, Zoltán Tóth, Rudolf Ferenc, Tibor Gyimóthy,
- Abstract要約: 我々は、JavaScriptコールグラフを構築するために広く採用されている5つの静的アルゴリズムを体系的に比較した。
その結果,アルゴリズム間のコールエッジの交点は比較的大きく,精度は100であることがわかった。
ACGはTAJSの直後に最も精度が高かったが,ACGの呼び出しエッジは有意に増加した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0512104126857786
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The popularity and wide adoption of JavaScript both at the client and server side makes its code analysis more important than ever before. Most of the algorithms for vulnerability analysis, coding issue detection, or type inference rely on the call graph representation of the underlying program. Despite some obvious advantages of dynamic analysis, static algorithms should also be considered for call graph construction as they do not require extensive test beds for programs and their costly execution and tracing. In this paper, we systematically compare five widely adopted static algorithms - implemented by the npm call graph, IBM WALA, Google Closure Compiler, Approximate Call Graph, and Type Analyzer for JavaScript tools - for building JavaScript call graphs on 26 WebKit SunSpider benchmark programs and 6 real-world Node.js modules. We provide a performance analysis as well as a quantitative and qualitative evaluation of the results. We found that there was a relatively large intersection of the found call edges among the algorithms, which proved to be 100 precise. However, most of the tools found edges that were missed by all others. ACG had the highest precision followed immediately by TAJS, but ACG found significantly more call edges. As for the combination of tools, ACG and TAJS together covered 99% of the found true edges by all algorithms, while maintaining a precision as high as 98%. Only two of the tools were able to analyze up-to-date multi-file Node.js modules due to incomplete language features support. They agreed on almost 60% of the call edges, but each of them found valid edges that the other missed.
- Abstract（参考訳）: クライアント側とサーバ側の両方でJavaScriptの人気と広く採用されているため、コード解析はこれまで以上に重要になっている。
脆弱性分析、コーディング問題検出、型推論のアルゴリズムのほとんどは、基礎となるプログラムのコールグラフ表現に依存している。
動的解析のいくつかの明らかな利点にもかかわらず、静的アルゴリズムは、プログラムの広範なテストベッドやコストのかかる実行とトレースを必要としないため、コールグラフの構築にも考慮すべきである。
本稿では,npmコールグラフ,IBM WALA,Google Closure Compiler,Approximate Call Graph,Type Analyzer for JavaScriptツールによって実装された,26のWebKit SunSpiderベンチマークプログラムと6つの実世界のNode.jsモジュール上でJavaScriptコールグラフを構築するための,広く採用されている5つの静的アルゴリズムを体系的に比較する。
結果の定量的,定性的な評価だけでなく,性能分析も提供する。
その結果,アルゴリズム間のコールエッジの交点は比較的大きく,精度は100であることがわかった。
しかし、ツールのほとんどは、他のすべてに見逃されたエッジを見つけました。
ACGはTAJSの直後に最も精度が高かったが,ACGの呼び出しエッジは有意に増加した。
ツールの組み合わせに関して、ACGとTAJSは、すべてのアルゴリズムで見つかった真のエッジの99%をカバーし、精度は98%まで維持した。
言語機能が不完全なため、最新のマルチファイルNode.jsモジュールを解析できたのは2つだけだった。
彼らは約60%の呼び出しエッジに同意したが、それぞれが、もう一方が見逃した有効なエッジを見つけた。
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