基于符号执行提高缺陷分析的准确性研究

摘要

静态分析是检测软件代码缺陷和提升软件代码质量的有效方式.由于静态分析不实际运行代码,不能获取足够的运行时信息,因此分析结果的准确性有待提高.相比而言,符号执行技术能够模拟执行程序并收集大量的数据流信息,提升数据流分析的准确程度,弥补静态分析的不足.为了提高静态分析工具分析程序缺陷的准确性,本文设计并实现了一个代码缺陷检测工具ABAZER-SE,它基于GCC抽象语法树,综合采用符号执行与静态分析技术以检测源代码中的缺陷.使用Toyota ITC静态分析基准对该工具进行了评估,实验结果表明,本文方法及工具可以提高静态分析结果的准确性.