title: Loop invariant inference using abstract relational domains in the field of static JavaScript program analysis
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кичин Егор Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kicin Egor Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Волков Иван Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Volkov Ivan Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Шалымов Дмитрий Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Salymov Dmitrij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:34Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 085198
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46193
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Одним из наиболее популярных методов статического анализа является абстрактная интерпретация. Ее преимущество состоит в наличии у нее математической модели, доказывающей, что она рассматривает надмножество всех возможных состояний программы, и в частности находит все существующие в ней ошибки. Слабым местом абстрактной интерпретации является ее неточность, выражающаяся в нахождении ложных ошибок. Повышение точности абстрактной интерпретации может быть достигнуто с помощью использования более сложных доменов. Данная дипломная работа посвящена изучению специального класса доменов — реляционных доменов, методов вывода инвариантов циклов с использованием этих доменов, реализации этих методов для программ на языке JavaScript, а также исследованию возможностей применения выведенных инвариантов для повышения точности существующего движка абстрактной интерпретации.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Abstract interpretation is one of the most popular methods of static analysis. Its strength is in having a mathematical model proving that it will consider all reachable program states, therefore, finding all errors in the program. The weakness of the abstract interpretation is the lack of precision leading to false positive errors. To achieve higher precision, more advanced domains should be used. This work is dedicated to researching a special kind of domains —  relational domains, methods of finding loop invariants based on these domains, implementation of these methods for the programs in JavaScript, and to investigating the possibilities of using deducted invariants for improving precision of the existing abstract interpretation tool.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Статический анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: абстрактная интерпретация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: абстрактные домены
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: вывод инвариантов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: JavaScript
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Static analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: abstract interpretation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: abstract domains
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: invariant synthesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: JavaScript
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Loop invariant inference using abstract relational domains in the field of static JavaScript program analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Вывод инвариантов циклов на базе абстрактных реляционных доменов в задачах статического анализа программ на языке JavaScript
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st085198.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46193/2/st085198.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 435,15 kB
resources.filename: reviewSV_Volkov.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46193/3/reviewSV_Volkov.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 16,34 kB
resources.filename: reviewSV_st085198_Volkov_Ivan_Andreevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46193/4/reviewSV_st085198_Volkov_Ivan_Andreevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,56 kB