論文の概要: Combined Program Analysis Techniques: A Systematic Mapping Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20310v1
• Date: Tue, 19 May 2026 16:44:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.290724
• Title: Combined Program Analysis Techniques: A Systematic Mapping Study
• Title（参考訳）: 複合型プログラム解析手法:システムマッピング研究
• Authors: Pietro Braione, Giovanni Denaro, Luca Gugliemo, Elson Kurian, Enea Raffaele Ilario Papaleo, Martino Tessaro,
• Abstract要約: プログラム・アナリシスの手法を相乗効果、相互分析、相互作用スキーマに基づいて分類する独自の分類法を考案する。 我々の分類学と文献マッピングは、複合プログラム分析手法の設計において、目標とパターンの共通点と相違点を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4424285188132955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Context. Since the eighties, the combination of program analysis techniques has been increasingly recognized as a promising approach to overcome the limitations of standalone methods. While individual techniques, based on either static or dynamic analysis, address important challenges in software dependability, their integration often yields synergistic effects on precision, coverage and insights. Objective. This paper surveys a significant portion of the modern literature on combining program analysis techniques, consisting of 248 primary studies, with the aim of cataloging the types of interactions and synergies that were exploited to define combined-program-analysis techniques so far. The goal is to provide a structured understanding of why and how program analysis techniques can be conjoined, and which benefits can arise from their interactions. Method. We devise an original taxonomy that classifies combined-program-analysis techniques according to their aimed synergistic effects, inter-analysis workflows and interaction schemata (to which we refer to as mapping functions). We then map the primary studies to the taxonomy, answering research questions on which synergistic effects those studies pursued via the combination of analysis techniques, which inter-analysis workflows they embodied, and which types of mapping functions they exploited. Conclusion. Our taxonomy and literature mapping reveal the commonalities and the differences, in terms of goals and patterns, in the design of combined-program-analysis techniques. Thereby we provide a framework of concepts that can foster the ability of researchers and practitioners to reason on existing combined-program-analysis techniques, and steer further research on new useful combined-program-analysis techniques and analysis frameworks.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト。 80年代以降,プログラム解析手法の組み合わせは,スタンドアローン手法の限界を克服するための有望なアプローチとして認識されるようになった。 静的または動的解析に基づく個々の技術は、ソフトウェアの信頼性において重要な課題に対処するが、その統合はしばしば精度、カバレッジ、洞察に相乗効果をもたらす。 目的。 本稿では,248の一次研究から成るプログラム解析技術の組み合わせに関する現代文献のかなりの部分について,これまでの複合プログラム解析技術の定義に活用された相互作用の種類と相乗効果のカタログ化を目的として調査を行った。 目標は、プログラム分析技術がどのように結合可能で、その相互作用によってどのようなメリットが生じるか、という、構造化された理解を提供することである。 方法。 我々は,統合プログラム分析手法を目的の相乗効果,解析間ワークフロー,相互作用スキーマ(マッピング関数と呼ぶ)に基づいて分類する独自の分類法を考案した。 次に、主要な研究を分類学にマッピングし、それらの研究が追求した相乗効果について、分析技術の組み合わせ、それらが具現化した分析間ワークフロー、そしてそれらが利用したマッピング機能の組み合わせを通して、研究課題に答える。 結論。 我々の分類学と文献マッピングは、プログラム・アナリシスを併用した手法の設計において、ゴールとパターンの観点から共通点と相違点を明らかにする。 これにより、研究者や実践者が既存の複合プログラム分析手法を推論する能力を育むことができる概念の枠組みを提供し、新しい有用な複合プログラム分析技術と分析フレームワークについてさらなる研究を行う。

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