論文の概要: Unveiling the Power of Intermediate Representations for Static Analysis: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12841v1
- Date: Tue, 21 May 2024 14:46:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 13:00:17.727168
- Title: Unveiling the Power of Intermediate Representations for Static Analysis: A Survey
- Title（参考訳）: 静的解析のための中間表現力の展開:調査
- Authors: Bowen Zhang, Wei Chen, Hung-Chun Chiu, Charles Zhang,
- Abstract要約: 静的解析技術は、プログラムのセキュリティ、性能、信頼性を高める。
本質的なプログラム情報を取得するための入力として、ターゲットプログラムの中間表現(IR)。
現代の静的解析フレームワークは、様々な言語で多様な分析を行う能力を持つべきである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.2999755815712
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Static analysis techniques enhance the security, performance, and reliability of programs by analyzing and portraiting program behaviors without the need for actual execution. In essence, static analysis takes the Intermediate Representation (IR) of a target program as input to retrieve essential program information and understand the program. However, there is a lack of systematic analysis on the benefit of IR for static analysis, besides serving as an information provider. In general, a modern static analysis framework should possess the ability to conduct diverse analyses on different languages, producing reliable results with minimal time consumption, and offering extensive customization options. In this survey, we systematically characterize these goals and review the potential solutions from the perspective of IR. It can serve as a manual for learners and practitioners in the static analysis field to better understand IR design. Meanwhile, numerous research opportunities are revealed for researchers.
- Abstract（参考訳）: 静的解析技術は、実際の実行を必要とせずにプログラムの動作を分析し、ポートレートすることで、プログラムのセキュリティ、パフォーマンス、信頼性を高める。
基本的に、静的解析は、ターゲットプログラムの中間表現(IR)を入力として、必須のプログラム情報を取得し、プログラムを理解する。
しかし、情報提供者としての機能に加えて、静的解析におけるIRの利点に関する体系的な分析が欠如している。
一般に、現代の静的分析フレームワークは、様々な言語で多様な分析を行い、最小限の時間消費で信頼性の高い結果を生成し、広範囲のカスタマイズオプションを提供する能力を持つべきである。
本調査では,これらの目標を体系的に評価し,IRの観点から潜在的な解決策について検討する。
静的解析分野の学習者や実践者がIR設計をよりよく理解するためのマニュアルとして機能する。
一方、研究者にとって多くの研究機会が明らかにされている。
関連論文リスト
- Easing Maintenance of Academic Static Analyzers [0.0]
Mopsaは、音を出すことを目的とした静的分析プラットフォームである。
この記事では、2017年以来のMopsaのメンテナンスを簡素化するために、私たちが作り出したツールとテクニックについて説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T11:29:21Z) - Efficacy of static analysis tools for software defect detection on open-source projects [0.0]
この調査では、SonarQube、PMD、Checkstyle、FindBugsといった一般的な分析ツールを使って比較を行った。
その結果,SonarQubeの欠陥検出は,他のツールと比較してかなり優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T19:05:32Z) - Customizing Static Analysis using Codesearch [1.7205106391379021]
様々な静的解析アプリケーションを記述するのによく使われる言語は、Datalogである。
アプリケーションセキュリティと静的分析の専門家のための慣れ親しんだフレームワークを提供すると同時に、開発者がカスタムの静的解析ツールを簡単に構築できるようにすることを目標としています。
我々のアプローチでは,高速ランタイムを持つプログラムのみを含むDatalogの亜種であるStarLangという言語を導入しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-19T09:50:02Z) - It Is Time To Steer: A Scalable Framework for Analysis-driven Attack Graph Generation [50.06412862964449]
アタックグラフ(AG)は、コンピュータネットワーク上のマルチステップ攻撃をモデル化し分析する最も適したソリューションである。
本稿では,AG生成のための分析駆動型フレームワークを紹介する。
定量的な統計的意義を持つAG生成が完了する前に、リアルタイムな攻撃経路解析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-27T10:44:58Z) - Understanding metric-related pitfalls in image analysis validation [59.15220116166561]
この研究は、画像解析におけるバリデーションメトリクスに関連する落とし穴に関する情報にアクセスするための、初めての包括的な共通点を提供する。
バイオメディカル画像解析に焦点をあてるが、他の分野へ移行する可能性があるため、対処された落とし穴はアプリケーションドメイン全体にわたって一般化され、新しく作成されたドメインに依存しない分類に分類される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-03T14:57:40Z) - Smoothness Analysis for Probabilistic Programs with Application to
Optimised Variational Inference [13.836565669337057]
与えられた確率プログラムの微分可能あるいはより一般に滑らかな部分を発見するための静的解析法を提案する。
解析が経路勾配推定器の改善にどのように役立つかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-22T18:18:32Z) - Distributed intelligence on the Edge-to-Cloud Continuum: A systematic
literature review [62.997667081978825]
このレビューは、現在利用可能な機械学習とデータ分析のための最先端ライブラリとフレームワークに関する包括的なビジョンを提供することを目的としている。
現在利用可能なEdge-to-Cloud Continuumに関する実験的な研究のための、主要なシミュレーション、エミュレーション、デプロイメントシステム、テストベッドも調査されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-29T08:06:05Z) - Information-Theoretic Odometry Learning [83.36195426897768]
生体計測推定を目的とした学習動機付け手法のための統合情報理論フレームワークを提案する。
提案フレームワークは情報理論言語の性能評価と理解のためのエレガントなツールを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-11T02:37:35Z) - Automatic Gaze Analysis: A Survey of DeepLearning based Approaches [61.32686939754183]
視線分析はコンピュータビジョンとヒューマン・コンピュータ・インタラクションの分野で重要な研究課題である。
制約のない環境で視線方向を解釈するための重要な手がかりは何か、いくつかのオープンな質問がある。
我々は、これらの基本的な疑問に光を当てるために、様々な視線分析タスクと応用の進捗を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T00:30:39Z) - A Comprehensive Review of Computer-aided Whole-slide Image Analysis:
from Datasets to Feature Extraction, Segmentation, Classification, and
Detection Approaches [21.317219960860267]
全身スライド画像(WSI)スキャナーは、病理診断の分野で広く使用されています。
本稿では,機械学習に基づくWSI分析手法について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-21T08:30:48Z) - Estimating Structural Target Functions using Machine Learning and
Influence Functions [103.47897241856603]
統計モデルから特定可能な関数として生じる対象関数の統計的機械学習のための新しい枠組みを提案する。
このフレームワークは問題とモデルに依存しないものであり、応用統計学における幅広い対象パラメータを推定するのに使用できる。
我々は、部分的に観測されていない情報を持つランダム/二重ロバストな問題において、いわゆる粗大化に特に焦点をあてた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-14T16:48:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。