Schupp, SibylleSibylleSchupp1137288833Mattsen, SvenSvenMattsen2018-01-292018-01-292017http://tubdok.tub.tuhh.de/handle/11420/1510Wir präsentieren eine abstrakte Domäne zur Ganzzahlanalyse, die für maschinennahen Code, wo Präzision besonders wichtig ist, geeignet ist. Ganzzahlanalysen approximieren Ganzzahlmengen normalerwise durch konvexe Mengen, wobei Präzision verloren geht, aber Effizienz gewonnen wird. Unsere Ganzzahlanalyse basiert auf modifizierten binären Entscheidungsbäumen (BDD), die ein effizientes Speichern von Ganzzahlmengen ermöglichen. Die zugehörigen Transferfunktionen definieren wir auf der Struktur der BDDs, was sie selbst für sehr große Mengen effizient macht. Wir stellen die Domäne in Form einer Bibliothek bereit und nutzen diese, um ein Modul für Jakstab, eine Plattform zur Binäranalyse, zu implementieren. Die Bibliothek evaluieren wir durch Vergleich mit den Mengendarstellungen traditioneller Ganzzahlanalysen, das Modul durch Anwendung auf CPU2006-Testfälle.We present an abstract domain for integer value analysis that is especially suited for the analysis of low-level code, where precision is of particular interest. Traditional value analysis domains trade precision for efficiency by approximating value sets to convex shapes. Our value sets are based on modified binary decision diagrams (BDDs), which enable size-efficient storage of integer sets. The associated transfer functions are defined on the structure of the BDDs, making them efficient even for very large sets. We provide the domain in the form of a library that we use in the implementation of a plug-in for the binary analysis framework Jakstab. The library and the plug-in are evaluated by comparison to set representations in traditional value analyses and application of the plug-in to CPU2006 benchmarks respectively.enhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/GanzzahlanalyseBinäre EntscheidungsbäumeInteger value analysisInformatikDoctoral Thesisurn:nbn:de:gbv:830-8821827710.15480/882.150711420/151010.15480/882.1507Kinder, JohannesJohannesKinderPhD Thesis