ソフトウェア追跡性とソフトウェア解析技術の融合

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本研究の目的は，時中型（prospective）な追跡子とソフトウェア解析の技術を組み合わせることで，ソフトウェア追跡の情報量とソフトウェア解析の精度を向上させ，ソフトウェアの保守コストを大幅に減少することである．今年度の主な成果は次のソフトウェア解析手法である：・Swift言語のARC機能により発生する強い循環参照やメモリリークを自動的に検知する新しいツールUCDetectorを提案した．Swift言語の「静的型付けで安全な言語でありながら低レベルなプログラミングが可能」という特徴，SwiftリフレクションAPI，デバッガlldb Pyton APIを用いることで，簡易かつコンパクトな実装が可能だったこと，その際に自明ではない様々な障壁があったことという知見を得た．また，実装した循環参照検知器の精度と効率に対する予備評価の結果も報告した.