Serialization-aware call graph construction
Serialization-aware call graph construction
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序列化感知调用图构建
DOI：
10.1145/3460946.3464319
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Mirakhorli, Mehdi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Santos, Joanna C.;Jones, Reese A.;Ashiogwu, Chinomso;Mirakhorli, Mehdi
虽然调用图对于过程间分析是至关重要的，但是对于具有动态特性的程序，静态地计算它们是具有挑战性的。以前的工作集中在支持某些类型的动态特性，但序列化相关的特性仍然没有得到很好的支持。因此，我们引入了Salsa，这是一种补充现有点分析的方法，它与序列化相关的功能有关，以增强调用图的可靠性，同时不会大大影响其精度。我们使用Java调用图评估和测试套件（CATS）中的9个程序和XCorpus数据集中的4个程序来评估Salsa的可靠性，精度和性能。我们将Salsa与Soot、Doop、WALA和OPAL上可用的现成调用图构建算法进行了比较。我们的实验表明，Salsa提高了调用图的可靠性，而不会大大影响其精度。我们还观察到，Salsa并没有在底层指针分析方法上产生额外的开销。
Although call graphs are crucial for inter-procedural analyses, it is challenging to statically compute them for programs with dynamic features. Prior work focused on supporting certain kinds of dynamic features, but serialization-related features are still not very well supported. Therefore, we introduce Salsa, an approach to complement existing points-to analysis with respect to serialization-related features to enhance the call graph’s soundness while not greatly affecting its precision. We evaluate Salsa’s soundness, precision, and performance using 9 programs from the Java Call graph Assessment & Test Suite (CATS) and 4 programs from the XCorpus dataset. We compared Salsa against off-the-shelf call graph construction algorithms available on Soot, Doop, WALA, and OPAL. Our experiments showed that Salsa improved call graphs’ soundness while not greatly affecting their precision. We also observed that Salsa did not incur an extra overhead on the underlying pointer analysis method.
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