Collaborative Research: SHF: Medium: Synthesis of Logic Programs for Democratizing Program Analysis

合作研究:SHF:媒介:民主化程序分析的逻辑程序综合

基本信息

  • 批准号:
    2107261
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 48万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Continuing Grant
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2021-05-01 至 2025-04-30
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

Despite massive advances in program-analysis techniques, the diversity of situations in which software development occurs -- including programming environments and application domains -- has created a large community of programmers who are under-served by existing analysis, verification, and bug-finding tools. The investigators are leveraging advances in relational program representations and declarative query-synthesis methods to develop novel interactive systems by which software developers can identify bugs and security vulnerabilities in code. The main impact of this research will be to increase the accessibility of program analysis technology to the working programmer.The proposed system is exposing a rich example-based interface, and is driven by a range of synthesis techniques involving constraint solvers, provenance trackers, and co-occurrence relationships among the entities of the program. The project is developing example-guided synthesis algorithms, exploring approaches to synthesize recursive programs, and devising component-based frameworks by which to assemble complex program analyzers from libraries of simple constituent analyses. Furthermore, the investigators are developing methods to automatically extract the necessary relational data from compiler infrastructure such as LLVM, and to connect their algorithms to widely supported programming environment interfaces such as the Language Server Protocol (LSP), thus maximizing the utility of the proposed research to a broad range of software developers. The project is mentoring and training undergraduate and doctoral students, including female and under-represented minorities. Finally, the research and pedagogical artifacts developed in the project are being disseminated to software developers and researchers through workshops, tutorials, and courses.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
尽管程序分析技术取得了巨大进步,但在包括编程环境和应用程序领域在内的软件开发的情况多样性创造了一个大量的程序员社区,这些程序员通过现有的分析,验证和错误调查而提供的服务不足工具。 研究人员利用关系计划表示和声明性查询合成方法的进步来开发新颖的交互式系统,软件开发人员可以通过这些系统来识别代码中的错误和安全漏洞。 这项研究的主要影响是将程序分析技术的可访问性提高到工作程序员。拟议的系统正在公开一个基于示例的界面,并由一系列涉及约束求解器,出处跟踪器和出处跟踪器和综合技术驱动。该计划实体之间的同时关系。 该项目正在开发示例引导的合成算法,探索合成递归程序的方法,并设计基于组件的框架,通过这些框架,通过这些框架从简单组成分析的库中组装复杂的程序分析仪。 此外,研究人员正在开发从编译器基础架构(例如LLVM)自动提取必要关系数据的方法,并将其算法连接到广泛支持的编程环境接口(例如语言服务器协议(LSP)),从而最大程度地提高了拟议的研究的实用性到广泛的软件开发人员。 该项目正在指导和培训本科生和博士生,包括女性和代表性不足的少数民族。最后,该项目中开发的研究和教学文物正在通过研讨会,教程和课程传播给软件开发人员和研究人员。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是值得通过基金会的知识分子和更广泛的影响来获得支持的,并被认为是值得的支持。审查标准。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Example-guided synthesis of relational queries
Sporq: An Interactive Environment for Exploring Code using Query-by-Example
  • DOI:
    10.1145/3472749.3474737
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Aaditya Naik;Jonathan Mendelson;Nathaniel Sands;Yuepeng Wang;M. Naik;Aalok Thakkar;Nathaniel Sands;Mukund Raghothaman;Mukund Ragothaman
  • 通讯作者:
    Aaditya Naik;Jonathan Mendelson;Nathaniel Sands;Yuepeng Wang;M. Naik;Aalok Thakkar;Nathaniel Sands;Mukund Raghothaman;Mukund Ragothaman
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Mukund Raghothaman其他文献

Data-Driven Template-Free Invariant Generation
数据驱动的无模板不变生成
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2312.17527
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yuan Xia;Jyotirmoy V. Deshmukh;Mukund Raghothaman;Srivatsan Ravi
  • 通讯作者:
    Srivatsan Ravi
Language to Specify Syntax-Guided Synthesis Problems
指定语法引导综合问题的语言
  • DOI:
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mukund Raghothaman;Abhishek Udupa
  • 通讯作者:
    Abhishek Udupa
Nom Nom: Explanatory Function Names for Program Synthesizers
Nom Nom:程序合成器的解释性函数名称
Provenance-guided synthesis of Datalog programs
数据记录程序的来源引导综合
Regular Programming Over Data Streams
通过数据流进行常规编程
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Mukund Raghothaman
  • 通讯作者:
    Mukund Raghothaman

Mukund Raghothaman的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Mukund Raghothaman', 18)}}的其他基金

CAREER: Foundations of Statistical Program Reasoning
职业:统计程序推理的基础
  • 批准号:
    2146518
  • 财政年份:
    2022
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
FMitF: Track I: Synthesis of Quantitative Network Analytics: From Left-of-Launch to Right-of-Boom
FMITF:第一轨:定量网络分析的综合:从启动左侧到繁荣右侧
  • 批准号:
    2124431
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

离子型稀土渗流-应力-化学耦合作用机理与溶浸开采优化研究
  • 批准号:
    52364012
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    32 万元
  • 项目类别:
    地区科学基金项目
亲环蛋白调控作物与蚜虫互作分子机制的研究
  • 批准号:
    32301770
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
基于金属-多酚网络衍生多相吸波体的界面调控及电磁响应机制研究
  • 批准号:
    52302362
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
职场网络闲逛行为的作用结果及其反馈效应——基于行为者和观察者视角的整合研究
  • 批准号:
    72302108
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
EIF6负调控Dicer活性促进EV71复制的分子机制研究
  • 批准号:
    32300133
  • 批准年份:
    2023
  • 资助金额:
    30 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目

相似海外基金

Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
  • 批准号:
    2331302
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
  • 批准号:
    2331301
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Medium: Differentiable Hardware Synthesis
合作研究:SHF:媒介:可微分硬件合成
  • 批准号:
    2403134
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Efficient and Scalable Privacy-Preserving Neural Network Inference based on Ciphertext-Ciphertext Fully Homomorphic Encryption
合作研究:SHF:小型:基于密文-密文全同态加密的高效、可扩展的隐私保护神经网络推理
  • 批准号:
    2412357
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Medium: Enabling Graphics Processing Unit Performance Simulation for Large-Scale Workloads with Lightweight Simulation Methods
合作研究:SHF:中:通过轻量级仿真方法实现大规模工作负载的图形处理单元性能仿真
  • 批准号:
    2402804
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 48万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了