論文の概要: OriginPruner: Leveraging Method Origins for Guided Call Graph Pruning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09110v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 09:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:26.452713
• Title: OriginPruner: Leveraging Method Origins for Guided Call Graph Pruning
• Title（参考訳）: OriginPruner: ガイド付きコールグラフプルーニングにおけるメソッドの活用
• Authors: Amir M. Mir, Mehdi Keshani, Sebastian Proksch,
• Abstract要約: OriginPrunerはメソッドの起源を利用する新しいコールグラフプルーニング手法である。 OriginPrunerは、局所性分析からの洞察を取り入れることで、これらのオリジンメソッドに関連するエッジを確実に識別し、プルースする。 本研究は,(1)Iterator.nextなどの原点法がCGサイズに大きな影響を与えること,(2)本手法の導出物が主に局所的であり,下流のプロデューラル解析に影響を与えずに安全に刈り取ることができること,(3)OriginPrunerはCGサイズを著しく低減するとともに,脆弱性の伝播解析などのセキュリティアプリケーションにおけるCGの健全性を維持しながら,CGサイズを著しく低減できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.393664305233901
• License:
• Abstract: Most static program analyses depend on Call Graphs (CGs), including reachability of security vulnerabilities. Static CGs ensure soundness through over-approximation, which results in inflated sizes and imprecision. Recent research has employed machine learning (ML) models to prune false edges and enhance CG precision. However, these models require real-world programs with high test coverage to generalize effectively and the inference is expensive. In this paper, we present OriginPruner, a novel call graph pruning technique that leverages the method origin, which is where a method signature is first introduced within a class hierarchy. By incorporating insights from a localness analysis that investigated the scope of method interactions into our approach, OriginPruner confidently identifies and prunes edges related to these origin methods. Our key findings reveal that (1) dominant origin methods, such as Iterator.next, significantly impact CG sizes; (2) derivatives of these origin methods are primarily local, enabling safe pruning without affecting downstream inter-procedural analyses; (3) OriginPruner achieves a significant reduction in CG size while maintaining the soundness of CGs for security applications like vulnerability propagation analysis; and (4) OriginPruner introduces minimal computational overhead. These findings underscore the potential of leveraging domain knowledge about the type system for more effective CG pruning, offering a promising direction for future work in static program analysis.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの静的プログラム分析は、セキュリティ脆弱性の到達性を含むコールグラフ(CG)に依存している。 静的CGは過近似によって音質を保証し、膨らんだ大きさと不正確さをもたらす。 近年の研究では、機械学習(ML)モデルを用いて、偽のエッジをプーンし、CG精度を向上している。 しかし,これらのモデルでは,テストカバレッジの高い実世界のプログラムを効果的に一般化させる必要があり,推論は高価である。 本稿では,クラス階層内でメソッドシグネチャを最初に導入する手法であるOriginPrunerを提案する。 手法間相互作用の範囲を調査した局所性分析からの洞察を我々のアプローチに組み込むことにより, OriginPruner はこれらの手法に関連するエッジを確実に同定し, プーンズする。 本研究は,(1)Iterator.nextなどの主要手法がCGサイズに大きな影響を与えること,(2)本手法の導出が主に局所的であり,下流のプロシージャ間解析に影響を与えずに安全に刈り取ることができること,(3)OriginPrunerは脆弱性伝搬解析などのセキュリティアプリケーションにおけるCGの健全性を維持しつつ,CGサイズを大幅に削減できること,(4)OriginPrunerは最小のオーバーヘッドを導入すること,などを明らかにした。 これらの知見は、型システムに関するドメイン知識をより効果的なCGプルーニングに活用する可能性を強調し、静的プログラム解析における今後の研究に有望な方向性を提供する。

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