RacerF: Data Race Detection with Frama-C (Competition Contribution)
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F26%3A0198081" target="_blank" >RIV/00216305:26230/26:0198081 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-031-90660-2_20.pdf" target="_blank" >https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/978-3-031-90660-2_20.pdf</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>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
RacerF: 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
RacerF: 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.
Klasifikace
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)
Návaznosti výsledku
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)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 31st International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, part 3
ISBN
978-3-031-90659-6
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
248-253
Název nakladatele
Springer Nature Switzerland AG
Místo vydání
Hamilton
Místo konání akce
Hamilton
Datum konání akce
3. 5. 2025
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—