[发明专利]针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法在审
| 申请号: | 202211636295.2 | 申请日: | 2022-12-19 |
| 公开(公告)号: | CN115858374A | 公开(公告)日: | 2023-03-28 |
| 发明(设计)人: | 陈睿;贾春鹏;王峥;杨帆;丁戈;肖志恒;王博祥;于婷婷;高栋栋;刘璟炜 | 申请(专利权)人: | 北京轩宇信息技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 101300 北京市顺义*** | 国省代码: | 北京;11 |
| 权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 针对 大规模 静态 缺陷 检测 指针 分析 方法 | ||
1.针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,包括以下步骤:步骤一,解析被分析工程的源代码;步骤二,构造控制流图;步骤三,构造函数调用图;步骤四,对调用图进行拓扑排序;步骤五,执行符号化的局部指针分析;步骤六,完成全程序的指针分析;步骤七,提供指向信息;其特征在于:
其中在上述步骤一中,输入被分析工程的源代码,将其解析成抽象语法树(AST),并将AST进行标准化;
其中在上述步骤二中,在标准化后的程序中,为每个函数构造控制流图(CFG);
其中在上述步骤三中,构造函数调用图,对于直接调用,通过函数名字连接调用边;对于函数指针调用,通过函数的类型签名连接所有匹配的函数声明,并连接相应的调用边;
其中在上述步骤四中,对步骤三中所构造的调用图进行拓扑排序,得到拓扑序列;
其中在上述步骤五中,以逆向的方式,对步骤四中所得到的拓扑序列中的每个函数进行符号化的指针分析;
其中在上述步骤六中,当步骤五中每个函数的局部指针分析都完成时,可视为完成全程序的指针分析;
其中在上述步骤七中,指针分析信息供上层缺陷检测框架使用,以便进行缺陷定位。
2.根据权利要求1所述的针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,其特征在于:所述步骤一中,标准化后的程序中,每条语句最多只有一个副作用,即函数调用或赋值操作。
3.根据权利要求1所述的针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,其特征在于:所述步骤四中,对于调用图中出现的递归调用,去除调用图上环的回边。
4.根据权利要求1所述的针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,其特征在于:所述步骤五中,符号化的指针分析中,对所有形如“left=right”的指针赋值语句,计算right所访问的抽象内存的指向关系,并传播该指向关系到left所访问的抽象内存指向集合中。
5.根据权利要求1所述的针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,其特征在于:所述步骤五中,具体包括以下步骤:
5.1将语法树表达式转换为抽象内存访问表达式的函数定义如下:
T:Expr→AbsMemAccessExpr
抽象内存访问表达式可以用正则表达式表示成:v[fd]*,其中f表示字段访问,用“开始偏移量_结束偏移量”表示,d表示解引用,可以用“*”表示;
5.2抽象内存的指向关系可以表示成如下P函数,该函数表示,一个抽象内存访问表达式可能指向多个抽象内存表达式:
P:AbsMemAccessExpr→SetAbsMemAccessExpr;
5.3对于left=right:当前数据流的指向关系为Pin,则Pout表示语句执行后的指向关系,它的计算方法如下:
且/
如果|Pin(α)|=1,则Pout←Pin\{α,Pin(α)}
否则Pout←Pin∪(α,β);
5.4对于调用语句,取出被调用函数已经存储的指针分析的符号化摘要信息,并通过符号化参数替换的方式,完成被调用函数的快速分析,避免跨函数重复分析;
5.5利用数据流分析方法迭代地执行步骤5.3和5.4,传播指向关系,最多迭代两次,如果两次后仍未达到不动点,则完成分析;
5.6分析完一个函数时,对于非局部内存相关的指向关系,存储其符号化指针关系,即符号化摘要,供调用图更上层的函数使用,符号化摘要表示为如下集合:
{(rα,sβ)|(rα,sβ)∈PExit,PExit为Exit节点处指向关系,r,s为形参或者全局变量,α和β是两个抽象内存访问后缀}。
6.根据权利要求5所述的针对大规模静态缺陷检测的指针分析方法,其特征在于:所述5.2中,给定当前的指向关系状态,计算特定抽象内存访问表达式的指向集合,可以用如下E函数表示:
E:AbsMemAccessExpr→P→SetAbsMemAccessExpr。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京轩宇信息技术有限公司,未经北京轩宇信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211636295.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。





