데이터 의존성 및 실행 흐름 그래프를 활용하여 사용자 상호작용 기반 경보 분류 시스템의 효율성 높이기

Abstract

이 논문에서는 사용자 상호작용을 통해 오염 분석 경보를 분류하는 기존의 SHOVEL을 더욱 효율적으로 개선하는 방법을 소개한다. SHOVEL은 사용자에게 함수 호출 경로를 보여주고, 해당 경로를 따라 실제로 오류가 발생할 수 있는지 사용자 피드백을 받는 방식으로 작동한다. 기존의 SHOVEL에는 불필요한 사용자 상호작용을 줄여 더 효율적으로 개선할 여지가 있다. 첫째로, 분석 결과로 얻은 데이터 의존성 정보를 활용하여 SHOVEL이 엉뚱한 경로를 사용자에게 제시하는 것을 억제할 수 있다. 둘째로, 프로그램의 실행 흐름 그래프를 활용하여 SHOVEL이 보여주는 함수 호출 경로의 잘못된 부분을 자동으로 탐지하고 피드백을 생성하는 것이 가능하다. SHOVEL을 활용하여 오픈소스 C 프로그램 11개에서 발생한 오염 분석 경보들을 분류하는 과정에 이러한 개선책들을 적용하여 보았다. 그 결과 70개의 정수 오버플로우 경보를 분류하는데 필요한 사용자 피드백 개수를 132개에서 67개로 줄일 수 있었다.