RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code (Experience Paper)

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00144400" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00144400 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/LIPIcs.ECOOP.2025.37" target="_blank" >https://drops.dagstuhl.de/entities/document/10.4230/LIPIcs.ECOOP.2025.37</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.4230/LIPIcs.ECOOP.2025.37" target="_blank" >10.4230/LIPIcs.ECOOP.2025.37</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code (Experience Paper)

Popis výsledku v původním jazyce

We present RacerF, a novel static analyser for thread-modular data race detection. The approach behind RacerF exploits static analysis of sequential program behaviour whose results are generalised for multi-threaded programs using a combination of lightweight under- and over-approximating methods. The tool is implemented as a plugin of the Frama-C platform and can leverage several analysis backends, most notably the Frama-C's abstract interpreter EVA. Although our methods are mostly heuristic without providing formal guarantees, our experimental evaluation shows that even for intricate programs, RacerF can provide very precise results competitive with more heavyweight approaches while being faster than them.

Název v anglickém jazyce

RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code (Experience Paper)

Popis výsledku anglicky

We present RacerF, a novel static analyser for thread-modular data race detection. The approach behind RacerF exploits static analysis of sequential program behaviour whose results are generalised for multi-threaded programs using a combination of lightweight under- and over-approximating methods. The tool is implemented as a plugin of the Frama-C platform and can leverage several analysis backends, most notably the Frama-C's abstract interpreter EVA. Although our methods are mostly heuristic without providing formal guarantees, our experimental evaluation shows that even for intricate programs, RacerF can provide very precise results competitive with more heavyweight approaches while being faster than them.

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 39th European Conference on Object-Oriented Programming – ECOOP'25

ISBN

9783959773737

ISSN

1868-8969

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

19

Strana od-do

1-19

Název nakladatele

Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs)

Místo vydání

Schloss Dagstuhl

Místo konání akce

Bergen, Norway

Datum konání akce

1. 1. 2025

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

001592262200037