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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14932
Title: Techniques to facilitate probabilistic software analysis in real-world programs
Authors: BORGES, Mateus Araújo
Keywords: Execução Simbólica;Amostragem de Monte Carlo;Análise Probabilística;Testes
Issue Date: 24-Apr-2015
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: Análise Probabilística de Software (PSA) visa a quantificar a probabilidade de que um evento de interesse seja alcançado durante a execução de um programa, dada uma caracterização probabilística do comportamento do programa ou do seu ambiente de execução. O evento de interesse pode ser, por exemplo, uma exceção não capturada, a invocação de um método específico, ou o acesso à informação confidencial. A técnica coleta restrições sobre as entradas que levam para os eventos de interesse e as analisa para quantificar o quão provável que uma entrada satisfaça essas restrições. Técnicas atuais ou suportam apenas restrições lineares, ou suportam distribuições contínuas utilizando uma "discretização" do domínio de entrada, levando a resultados imprecisos e caros. Este trabalho apresenta uma abordagem iterativa, composicional e sensível às distribuições para suportar o uso de PSA em restrições com operações matemáticas arbitrariamente complexas e distribuições contínuas de entrada. Nossa abordagem composicional permite que as restrições sejam decompostas em subproblemas que podem ser resolvidos independentemente. Em cada iteração a análise é reorientada automaticamente para a estimação dos subproblemas que mais afetam a precisão dos resultados, assim aumentando a taxa de convergência da computação. Esta reorientação é guiada por três diferentes estratégias de ranqueamento. Experimentos em programas publicamente disponíveis mostram que a técnica proposta é melhor do que abordagens existentes em termos de escalabilidade e precisão.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14932
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