多线程程序数据竞争随机森林指令级检测模型

作者：孙家泽; 阳伽伟; 杨子江

来源：清华大学学报, 2020, 60(10): 804-813.

DOI：10.16511/j.cnki.qhdxxb.2020.22.002

• 数据竞争
• 并发缺陷
• 随机森林
• 隐形同步对

数据竞争是典型的多线程程序并发缺陷。由于多线程程序中存在不确定性的交织,数据竞争很难被检测出来。该文以多线程数据竞争的5个相关属性作为特征,构建了多线程程序数据竞争随机森林指令级检测模型。首先基于happens-before关系与lockset算法指令级检测数据竞争,同时用汇编源码信息来剔除隐形同步对,然后利用happens-before关系与lockset算法的分析结果训练多线程程序数据竞争随机森林检测模型。在Pin上实现了多线程程序数据竞争检测工具AIRaceTest。利用GitHub中多线程程序的插桩结果作为样本集来训练随机森林模型,模型精度可达92.1%。对Google data-race-test、 Parsec基准程序3.1中的经典多线程程序的检测结果表明:AIRaceTest与Eraser、 Djit+以及Thread Sanitizer这3种目前常用的数据竞争检测工具相比,数据竞争的误报和漏报分别降低了约10.6%和12.3%,在线程数较多的情况下,时间和内存开销分别降低了41.8%和22.4%。

• 单位
  西安邮电大学