데이터 기반 경로 선별을 통한 상용 정적분석기의 성능 향상 방법

김진영, 이광근

http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.4.363

데이터에 기반한 경로 선별을 통해 상용 정적분석기의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 경로에 민감한(path-sensitive) 분석은 상용 정적분석기가 일반적으로 채택하는 기법이며, 어떤 경로를 골라 분석하느냐에 따라 분석비용과 검출하는 오류 수가 달라진다. 이 논문은 손수 튜닝된 경로 선별 휴리스틱을 장착한 기존 상용 정적분석기로부터 비용 대비 효과가 좋은 새로운 경로 선별 휴리스틱을 자동으로 학습하는 방법을 제안한다. 분석기 코드에서 추출한 특징(feature)과 벤치마크 프로그램의 분석결과에 기대어 학습한다. 이 방법을 스패로우(Sparrow)의 상용 C 소스코드 정적분석기와 17개의 C 오픈소스 벤치마크에 적용한 결과, 대표적인 17종 대상오류에 대해 기존 분석 대비 90.8%의 오류를 38%의 분석시간에 검출할 수 있었다. 이는 기존 분석기의 경로 선별 휴리스틱을 따르되 탐색하는 경로의 개수만 유사한 조건으로 제한했을 때보다 더 많은 오류를 더 짧은 시간에 검출한 것이다.