题目：面向自定义规则的静态分析器的研究与实现

近年来，静态分析越来越多地被用于软件错误检测，这类方法能够有效地避免传统软件测试中的一些缺点和难点，如路径覆盖、大量人工干预、错误定位等。对于一些系统特定、领域特定、应用特定的错误，静态分析技术能够进行全面的分析进行检测。然而，现有的一些静态分析工具存在几点不足：对精确性的追求导致可延伸性的降低，失去实用价值；只能检查固定类型的错误，不具备可扩展性；采用人工标注等方式，增加人力负担。针对以上不足，本文着重研究基于自定义规则的静态分析技术，旨在尽可能多地发现违反给定规则的潜在缺陷。本文从三个方面研究了基于有限状态机的静态分析技术。首先，提出了AXEC-L语言来描述自定义规则，并给出了面向自定义规则的静态分析原理；其次，研究了控制流分析的相关算法，并根据AXEC-L规则的特点，提出了基于给定规则的程序化简算法；再次，研究基于AXEC-L的静态分析算法，提出了程序状态摘要机制、循环的迭代处理算法、基于规则的路径敏感算法等，并在此基础之上，研究了上下文敏感的过程间分析算法。最后，本文设计并实现了一个基于有限状态机的、可扩展的静态分析器AXEC。给出了将AXEC应用于各种特定规则的实例研究。针对Linux内核代码进行了实验，并与其他静态分析作对比分析。实验结果表明，AXEC具有良好的可扩展性，错误检测结果比较精确，并能够适用于大规模程序。