SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:research.chalmers.se:4b159408-73d2-4dd5-94c5-8f49861c8860"
 

Sökning: id:"swepub:oai:research.chalmers.se:4b159408-73d2-4dd5-94c5-8f49861c8860" > MOAD: Modeling obse...

MOAD: Modeling observation-based approximate dependency

Lee, Seongmin (författare)
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
Binkley, David (författare)
Loyola University Maryland
Feldt, Robert, 1972 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Gold, Nicolas (författare)
University College London (UCL)
Yoo, Shin (författare)
Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2019
2019
Engelska.
Ingår i: Proceedings - 19th IEEE International Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation, SCAM 2019. ; September 2019, s. 12-22
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • While dependency analysis is foundational to many applications of program analysis, the static nature of many existing techniques presents challenges such as limited scalability and inability to cope with multi-lingual systems. We present a novel dependency analysis technique that aims to approximate program dependency from a relatively small number of perturbed executions. Our technique, called MOAD (Modeling Observation-based Approximate Dependency), reformulates program dependency as the likelihood that one program element is dependent on another, instead of a more classical Boolean relationship. MOAD generates a set of program variants by deleting parts of the source code, and executes them while observing the impacts of the deletions on various program points. From these observations, MOAD infers a model of program dependency that captures the dependency relationship between the modification and observation points. While MOAD is a purely dynamic dependency analysis technique similar to Observation Based Slicing (ORBS), it does not require iterative deletions. Rather, MOAD makes a much smaller number of multiple, independent observations in parallel and infers dependency relationships for multiple program elements simultaneously, significantly reducing the cost of dynamic dependency analysis. We evaluate MOAD by instantiating program slices from the obtained probabilistic dependency model. Compared to ORBS, MOAD's model construction requires only 18.7% of the observations used by ORBS, while its slices are only 16% larger than the corresponding ORBS slice, on average.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Matematik -- Beräkningsmatematik (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Mathematics -- Computational Mathematics (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

Model learning
Program slicing
Dependency analysis

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Lee, Seongmin
Binkley, David
Feldt, Robert, 1 ...
Gold, Nicolas
Yoo, Shin
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Matematik
och Beräkningsmatema ...
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Chalmers tekniska högskola

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy