Master of Science / Department of Computing and Information Science / Torben Amtoft / Invariants are properties which are asserted to be true at certain program points. Invariants are of paramount importance when proving program correctness and program properties. Method, constructor, and class invariants can serve as contracts which specify program behavior and can lead to more accurate reuse of code; more accurate than comments because contracts are less error prone and they may be proved without testing. Dynamic invariant generation techniques run the program under inspection and observe the values that are computed at each program point and report a list of invariants that were observed to be possibly true. Static checkers observe program code and try to prove the correctness of annotated invariants by generating proofs for them. This project attempts to get strong invariants for a subset of classes in Java; there are two phases first we use Daikon, a tool that suggests invariants using dynamic invariant generation techniques, and next we get the invariants checked using ESC/Java2, which is a static checker for Java. In the first phase an ‘Instrumenter’ program inspects Java classes and generates code such that sufficient information is supplied to Daikon to generate strong invariants. All of this is achieved without any user input. The aim is to be able to understand the behavior of a program using already existing tools.

La criticité des programmes dépasse constamment de nouvelles frontières car ils sont de plus en plus utilisés dans la prise de décision (voitures autonomes, robots chirurgiens, etc.). Le besoin de développer des programmes sûrs et de vérifier les programmes existants émerge donc naturellement.Pour prouver formellement la correction d'un programme, il faut faire face aux défis de la mise à l'échelle et de la décidabilité. Programmes composés de millions de lignes de code, complexité de l'algorithme, concurrence, et même de simples expressions polynomiales font partis des problèmes que la vérification formelle doit savoir gérer. Pour y arriver, les méthodes formelles travaillent sur des abstractions des états des programmes étudiés afin d'analyser des approximations de leur comportement. L'analyse des boucles est un axe entier de la vérification formelle car elles sont encore aujourd'hui peu comprises. Bien que certaines d'entre elles peuvent facilement être traitées, il existe des exemples apparemment très simples mais dont le comportement n'a encore aujourd'hui pas été résolu (par exemple, on ne sait toujours pas pourquoi la suite de Syracuse, simple boucle linéaire, converge toujours vers 1).L'approche la plus commune pour gérer les boucles est l'utilisation d'invariants de boucle, c'est à dire de relations sur les variables manipulées par une boucle qui sont vraies à chaque fois que la boucle recommence. En général, les invariants utilisent les mêmes expressions que celles utilisées dans la boucle : si elle manipule explicitement la mémoire par exemple, on s'attend à utiliser des invariants portant sur la mémoire. Cependant, il existe des boucles contenant uniquement des affectations linéaires qui n'admettent pas d'invariants linéaires, mais polynomiaux.Les boucles linéaires sont elles plus expressives que ce qu'il paraîtrait ?Cette thèse présente de nouvelles propriétés sur les boucles linéaires et polynomiales. Il est déjà connu que les boucles linéaires sont polynomialement expressives, au sens ou si plusieurs variables évoluent linéairement dans une boucle, alors n'importe quel monôme de ces variables évolue linéairement. La première contribution de cette thèse est la caractérisation d'une sous classe de boucles polynomiales exactement aussi expressives que des boucles linéaires, au sens où il existe une boucle linéaire avec le même comportement. Ensuite, deux nouvelles méthodes de génération d'invariants sont présentées.La première méthode est basée sur l'interprétation abstraite et s'intéresse aux filtres linéaires convergents. Ces filtres jouent un rôle important dans de nombreux systèmes embarqués (dans l'avionique par exemple) et requièrent l'utilisation de flottants, un type de valeurs qui peut mener à des erreurs d'imprécision s'ils sont mal utilisés. Aussi, la présence d'affectations aléatoires dans ces filtres rend leur analyse encore plus complexe.La seconde méthode traite d'une approche différente basée sur la génération d'invariants pour n'importe quel type de boucles linéaires. Elle part d'un nouveau théorème présenté dans cette thèse qui caractérise les invariants comme étant les vecteurs propres de la transformation linéaire traitée. Cette méthode est généralisée pour prendre en compte les conditions, les boucles imbriquées et le non déterminisme dans les affectations.La génération d'invariants n'est pas un but en soi, mais un moyen. Cette thèse s'intéresse au genre de problèmes que peut résoudre les invariants générés par la seconde méthode. Le premier problème traité est problème de l'orbite (Kannan-Lipton Orbit problem), dont il est possible de générer des certificats de non accessibilité en utilisant les vecteurs propres de la transformation considerée. En outre, les vecteurs propres sont mis à l'épreuve en pratique par leur utilisation dans le model-checker CaFE basé sur la verification de propriétés temporelles sur des programmes C. / The criticality of programs constantly reaches new boundaries as they are relied on to take decisions in place of the user (autonomous cars, robot surgeon, etc.). This raised the need to develop safe programs and to verify the already existing ones.Anyone willing to formally prove the soundness of a program faces the two challenges of scalability and undecidability. Million of lines of code, complexity of the algorithm, concurrency, and even simple polynomial expressions are part of the issues formal verification have to deal with. In order to succeed, formal methods rely on state abstraction to analyze approximations of the behavior of the analyzed program.The analysis of loops is a full axis of formal verification, as this construction is still today not well understood. Though some of them can be easily handled when they perform simple operations, there still exist some seemingly basic loops whose behavior has not been solved yet (the Syracuse sequence for example is suspected to be undecidable).The most common approach for the treatment of loops is the use of loop invariants, i.e. relations on variables that are true at the beginning of the loop and after every step. In general, invariants are expected to use the same set of expressions used in the loop: if a loop manipulates the memory on a structure for example, invariants will naturally use expressions involving memory operations. However, there exist loops containing only linear instructions that admit only polynomial invariants (for example, the sum on integers $sumlimits_{i=0}^n i$ can be computed by a linear loop and is a degree 2 polynomial in n), hence using expressions that are syntacticallyabsent of the loop. Is the previous remark wrong then ?This thesis presents new insights on loops containing linear and polynomial instructions. It is already known that linear loops are polynomially expressive, in the sense that if a variable evolves linearly, then any monomial of this variable evolves linearly. The first contribution of this thesis is the extraction of a class of polynomial loops that is exactly as expressive as linear loops, in the sense that there exist a linear loop with the exact same behavior. Then, two new methods for generating invariants are presented.The first method is based on abstract interpretation and is focused on a specific kind of linear loops called linear filters. Linear filters play a role in many embedded systems (plane sensors for example) and require the use of floating point operations, that may be imprecise and lead to errors if they are badly handled. Also, the presence of non deterministic assignments makes their analysis even more complex.The second method treats of a more generic subject by finding a complete set of linear invariants of linear loops that is easily computable. This technique is based on the linear algebra concept of eigenspace. It is extended to deal with conditions, nested loops and non determinism in assignments.Generating invariants is an interesting topic, but it is not an end in itself, it must serve a purpose. This thesis investigates the expressivity of invariantsgenerated by the second method by generating counter examples for the Kannan-Lipton Orbit problem.It also presents the tool PILAT implementing this technique and compares its efficiency technique with other state-of-the-art invariant synthesizers. The effective usefulness of the invariants generated by PILAT is demonstrated by using the tool in concert with CaFE, a model-checker for C programs based on temporal logics.

We propose a fully automated and dynamic method for generating likely invariants from multithreaded programs and then leveraging these invariants to infer atomic regions and diagnose concurrency errors in the software code. Although existing methods for dynamic invariant generation perform reasonably well on sequential programs, for multithreaded programs, their effectiveness often reduces dramatically in terms of both the number of invariants that they can generate and the likelihood of them being true invariants. We solve this problem by developing a new dynamic invariant generator, which consists of a new LLVM based code instrumentation tool, an INSPECT based thread interleaving explorer, and a customized inference engine inside Daikon. We have evaluated the resulting system on public domain multithreaded C/C++ benchmarks. Our experiments show that the new method is effective in generating high-quality invariants. Furthermore, the state and transition invariants generated by our new method have been proved useful both in error diagnosis and in identifying likely atomic regions in the concurrent software code. / Master of Science