Data Race Detection with Frama-C (Competition Contribution)

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00144399" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00144399 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-90660-2_20" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-90660-2_20</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-90660-2_20" target="_blank" >10.1007/978-3-031-90660-2_20</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Data Race Detection with Frama-C (Competition Contribution)

Popis výsledku v původním jazyce

RACERF is a static analyser for detection of data races in multithreaded C programs implemented as a plugin of the Frama-C platform. The approach behind RACERF is mostly heuristic and relies on analysis of the sequential behaviour of particular threads whose results are generalised using a combination of under- and over-approximating techniques to allow analysis of the multithreading behaviour. In particular, in SV-COMP'25, RACERF relies on the Frama-C's abstract interpreter EVA to perform the analysis of the sequential behaviour. Although RACERF does not provide any formal guarantees, it ranked second in the NoDataRace-Main sub-category, providing the largest number of correct results (when excluding metaverifiers) and just 4 false positives.

Název v anglickém jazyce

Data Race Detection with Frama-C (Competition Contribution)

Popis výsledku anglicky

RACERF is a static analyser for detection of data races in multithreaded C programs implemented as a plugin of the Frama-C platform. The approach behind RACERF is mostly heuristic and relies on analysis of the sequential behaviour of particular threads whose results are generalised using a combination of under- and over-approximating techniques to allow analysis of the multithreading behaviour. In particular, in SV-COMP'25, RACERF relies on the Frama-C's abstract interpreter EVA to perform the analysis of the sequential behaviour. Although RACERF does not provide any formal guarantees, it ranked second in the NoDataRace-Main sub-category, providing the largest number of correct results (when excluding metaverifiers) and just 4 false positives.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA23-06506S" target="_blank" >GA23-06506S: Pokročilá analýza a verifikace pro pokročilý software</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proc. of 31st International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems – TACAS'25 as a competition contribution within the 14th International Competition on Software Verification – SV-COMP'25

ISBN

9783031906596

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

248-253

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Hamilton, Canada

Datum konání akce

1. 1. 2025

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—