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000292206 150__ $$aTrace-basierte dynamische Analyse von nebenläufigen Programmen$$y2015 -
000292206 371__ $$aProfessor Martin Sulzmann, Ph.D.
000292206 371__ $$aProfessor Dr. Peter Thiemann
000292206 450__ $$aDFG project G:(GEPRIS)281466659$$wd$$y2015 -
000292206 5101_ $$0I:(DE-588b)2007744-0$$aDeutsche Forschungsgemeinschaft$$bDFG
000292206 680__ $$aWir betrachten Algorithmen zur dynamischen Vorhersage von Data-Races und Deadlocks auf der Grundlage von Programmtraces. Solche Algorithmen können nicht gleichzeitig effizient, korrekt und vollständig sein. Unser Ziel ist die Entwicklung verifizierter Algorithmen, die schnell genug sind um auf große Programme angewendet werden zu können und gleichzeitig einen guten Kompromiss bezüglich Korrektheit und Vollständigkeit liefern. Unsere Algorithmen sollen möglichst lineare Laufzeit haben und dabei sowohl wenige falsch positive als auch wenige falsch negative Befunde aufweisen. Besonderes Augenmerk legen wir auf Algorithmen, welche eine der folgenden Eigenschaften haben: Garantiert keine falsch positiven Befunde; garantiert keine falsch negativen Befunde; keine falsch positiven Befunde unter Einschränkungen wie z.B. die Anzahl der Programm-Threads oder die Einhaltung von Locking Protokollen. Die formale Spezifikation unserer Algorithmen basiert auf Charakterisierungen von falsch positiven/negativen Befunden und Bedingungen, unter denen sie vermieden werden können. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Analyseaspekten, die bisher vernachlässigt wurden: Neue Kombinationen von Analysemethoden basierend auf Happens-before Beziehungen und Lockset Ansätzen; Kommunikationsmuster, die über einfache Lock-Protokolle hinausgehen (z. B. gepufferte Kommunikation); Programmierunterstützung durch detaillierte Diagnose sowie Heuristiken zur Programmreparatur; sowie der Umgang mit möglicherweise ungenau aufgezeichneten Programmtraces.
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