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논문 기본 정보
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초록·키워드
정적 분석은 소프트웨어 품질 향상과 안정성을 위하여 널리 사용되고 있다. 프로그램의 상태를 실행 없이 근사하고, 이를 통해 발생 가능한 잠재적인 버그나 취약점 등을 탐지한다. 그러나 지나친 근사화는 분석의 정확도를 낮춰 분석 결과의 신뢰성을 떨어뜨린다. C언어 대상의 정적 분석 도구인 Infer, Sparrow에서는 분기 지점 이후에 특정한 명령어를 추가하고, 이를 활용하여 조건 변수의 분석 값을 정제함으로써 분석의 정확도를 높인다. 그러나 저수준 중간언어인 LLVM IR의 경우 조건식을 명확하게 찾을 수 없어 동일한 방식으로 값을 정제하기가 어렵다. 본 논문에서는 조건 분기에 활용된 1bit 레지스터로부터 역방향 전분석을 통해, 분기에 따라 만족해야 할 변수의 불변식을 자동으로 추출하는 방식을 제안한다. 자동 추출된 불변식을 본 분석에서 요약 값 정제에 활용함으로써, 위양성 경보를 줄이고 분석의 정확도를 높일 수 있음을 실험을 통해 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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