RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F26%3A0198082" target="_blank" >RIV/00216305:26230/26:0198082 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://drops.dagstuhl.de/storage/00lipics/lipics-vol333-ecoop2025/LIPIcs.ECOOP.2025.37/LIPIcs.ECOOP.2025.37.pdf" target="_blank" >https://drops.dagstuhl.de/storage/00lipics/lipics-vol333-ecoop2025/LIPIcs.ECOOP.2025.37/LIPIcs.ECOOP.2025.37.pdf</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

Popis výsledku v původním jazyce

We present a novel static analysis for thread-modular data race detection. Our approach 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. We have implemented this approach in a new tool called RacerF as a plugin of the Frama-C platform. RacerF 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 heavy-weight approaches while being faster than them.

Název v anglickém jazyce

RacerF: Lightweight Static Data Race Detection for C Code

Popis výsledku anglicky

We present a novel static analysis for thread-modular data race detection. Our approach 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. We have implemented this approach in a new tool called RacerF as a plugin of the Frama-C platform. RacerF 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 heavy-weight 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)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

39th European Conference on Object-Oriented Programming (ECOOP 2025)

ISBN

978-3-95977-373-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

19

Strana od-do

„37.1“-„37.19“

Název nakladatele

Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik

Místo vydání

—

Místo konání akce

Bergen

Datum konání akce

30. 6. 2025

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

001592262200037