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Amélioration de la qualité des codes de gestion d'erreur dans les logiciels système en utilisant des informations locales aux fonctions

En C, une stratégie classique pour implémenter les codes de gestion d'erreur est de faire suivre chaque opération qui peut générer une erreur d'une structure conditionnelle qui teste si l'opération a renvoyé une erreur. Ce stratégie basique, cependant, est sujette à erreurs, et il est courant d'oublier des opérations de nettoyage requises, ainsi que d'oublier de mettre à jour des codes de gestion d'erreur existants lorsque la fonction est étendue avec de nouvelles opérations. De plus, une partie importante du code doit souvent être dupliquée. Un style de programmation, <EM> stratégie goto </EM>, qui peut réduire en partie certaines de ces difficultés. Pour améliorer la structure des codes de gestion d'erreur dans les logiciels système, nous définissions un algorithme qui permet de transformer les codes de gestion d'erreur implémentés suivant la stratégie basique en codes de gestion d'erreur qui utilisent la <EM> stratégie goto</EM>. Même lorsque les codes de gestion d'erreurs sont structurés, la gestion et la libération des ressources allouées restent un problème lorsqu'il s'agit d'assurer la robustesse du code système. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme <EM> microscopique </EM> de détection d'omission de libération de ressource, basé sur une analyse principalement intra-procédurale, qui prend en compte les flux et les chemins du code et qui cible et exploite les propriétés des codes de gestion d'erreur. Notre algorithme est résistant aux faux positifs dans l'ensemble des acquisitions de ressources et des opérations de libération, ce qui produit un faible taux de faux positifs dans les rapports renvoyés par l'outil tout en passant à l'échelle.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00937807
Date25 March 2013
CreatorsSaha, Suman
PublisherUniversité Pierre et Marie Curie - Paris VI
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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