Update Lec 11-12 on context-sensitivity. End of Pointing Analysis.

README.md

@@ -6,31 +6,31 @@ Getting started with static program analysis. Read this and start writing your f
 
 > ❓ How to automatically and efficiently guarantee software quality
 
-静态程序分析入门。阅读此书并着手编写你的第一个静态程序分析器吧！本仓库关注一个非常重要的问题： 
+静态程序分析入门。阅读此书并着手编写你的第一个静态程序分析器吧！本仓库关注一个非常重要的问题：
 
 > ❓ 如何自动化地高效保障软件质量
 
 * [《静态程序分析》Gitbook在线阅读地址](https://ranger-nju.gitbook.io/static-program-analysis-book/)
+  * 有时gitbook需要科学上网才能访问，没法科学上网的小伙伴可以试试访问[这里](https://spa-book.pblo.gq/)。
 * [《静态程序分析》GitHub项目地址](https://github.com/RangerNJU/Static-Program-Analysis-Book)
 * 离线阅读方式
   1. 将本仓库**下载**到本地（安装Git后，在命令行中执行命令`git clone https://github.com/RangerNJU/Static-Program-Analysis-Book.git`）
   2. 周期性地**更新**，在仓库目录下执行`git pull`
   3. 使用[Typora](https://typora.io/)等本地Markdown阅读器**阅读**
 
-### 表达你的声音 👂 
+### 表达你的声音 👂
 
 * **批评的意见很有价值。** 这是我第一次书写教程，一定有很多做得不好的地方。如果你觉得有值得修改或值得讨论的地方（包括但不仅限于行文风格，内容准确性，图例与解释的易读性等等），可以选择：
-
-1. 加入QQ群（951182704）匿名或实名表达你的意见与看法
-2. 提issue
-3. 通过邮箱联系我（ranger.nju\#gmail.com\)
-   * 如果你觉得我写得不错，可以到GitHub仓库中给我一个Star，也可以在自己的社交圈子中宣传，让更多的人了解这个项目。
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+* 加入QQ群（951182704）匿名或实名表达你的意见与看法
+* 提issue
+* 通过邮箱联系我（ranger.nju\#gmail.com\)
+  * 如果你觉得我写得不错，可以到GitHub仓库中给我一个Star，也可以在自己的社交圈子中宣传，让更多的人了解这个项目。
 
 ### 更新记录与里程碑事件
 
-1. Oct, 2020. 设立Repo，一个月内获得Star、Fork和PR 🥳 
+1. Oct, 2020. 设立Repo，一个月内解锁Star、Fork和PR。
 2. Nov. 将IR与Data Flow Analysis的相关内容暂时移出仓库，更新七至十课——Interprocedural Analysis、Pointer Analysis-Introduction and Foundations。
+3. Dec. 更新十一和十二两课——Context Sensitive Pointer Analysis，指针分析大结局。🥳 
 
 ## 这一《静态程序分析》教程对谁有用？
 
@@ -58,7 +58,7 @@ Getting started with static program analysis. Read this and start writing your f
 
 #### 编程语言的分类
 
-当今的计算机世界，面对这样一条恶龙： 👇 
+当今的计算机世界，面对这样一条恶龙： 👇
 
 > 数十年来语言的核心没有变化，但软件的规模和复杂性增长迅速，如何保证程序的可靠性？
 
@@ -126,14 +126,16 @@ Getting started with static program analysis. Read this and start writing your f
   1. 学术门槛较高，学习者必须有良好的数学基础才能入门。
   2. 验证代价较高，一般来说非常重要的项目会使用这一方式保证程序质量。甚至在操作系统这样重要的软件中，也并不一定会使用。\(截图来自鸿蒙OS直播发布会\)
 
-![](.gitbook/assets/harmonyOS%20%281%29.png)
+![](.gitbook/assets/harmonyOS%20%284%29%20%284%29.png)
 
 ## 加入项目/How to contribute
 
 > 觉得有所帮助的话可以点个star支持哦。
 
 欢迎希望添加更好的讲解资料或对教程内容进行扩充的小伙伴 `fork, modify, PR` 三连。
 
+**提醒：引用图片时请使用相对路径。**
+
 ## 本地化/Localization
 
 We'd love help translating this book! Open a new issue to start working on a new language. Feel free to start :\)

SUMMARY.md

@@ -1,13 +1,28 @@
 # Table of contents
 
 * [简介](README.md)
+
+## 前言 <a id="ch0"></a>
+
 * [写在前面](ch0/README.md)
   * [为什么是这本书？](ch0/00-01-why-this-book.md)
   * [资料来源与版权信息](ch0/00-02-sources-and-license.md)
-* [静态程序分析简介与数据流分析](ch1.md)
-* [过程间分析](ch2/README.md)
-  * [过程间分析简介](ch2/02-01-inter-analysis-spa.md)
-  * [指针分析简介](ch2/02-02-pointer-analysis-spa.md)
-  * [指针分析理论一](ch2/02-03-pointer2-analysis-spa.md)
-  * [指针分析理论二](ch2/02-04-pointer3-analysis-spa.md)
+
+## 数据流分析 <a id="ch1"></a>
+
+* [静态程序分析简介与数据流分析](ch1/ch1.md)
+
+## 过程间分析 <a id="ch2"></a>
+
+* [过程间分析简介](ch2/ch2.md)
+
+## 指针分析 <a id="ch3"></a>
+
+* [指针分析简介](ch3/pointer-analysis/README.md)
+  * [指针分析简介](ch3/pointer-analysis/03-01-pointer-analysis-spa.md)
+  * [指针分析理论（上）](ch3/pointer-analysis/03-02-pointer2-analysis-spa.md)
+  * [指针分析理论（下）](ch3/pointer-analysis/03-03-pointer3-analysis-spa.md)
+* [指针分析进阶](ch3/context-sensitivity/README.md)
+  * [上下文敏感分析（上）](ch3/context-sensitivity/03-04-context-sensitivity.md)
+  * [上下文敏感分析（下）](ch3/context-sensitivity/03-05-cs2.md)
 

ch2/02-01-inter-analysis-spa.md → ch2/ch2.md

@@ -1,5 +1,12 @@
 # 过程间分析简介
 
+**阅读提示：使用屏幕较大的设备能够看到自带的Sticky Table of Contents，更有利于理清阅读思路。**
+
+对应视频在：
+
+* [第七课-过程间分析](https://www.bilibili.com/video/BV1GQ4y1T7zm)
+* [第八课-指针分析](https://www.bilibili.com/video/BV1gg4y1z78p)
+
 ## 过程间分析简介
 
 本小节通过四个部分介绍过程间分析。
@@ -178,15 +185,15 @@ A：分别调用A和C中定义的foo方法。
 
 ![](../.gitbook/assets/image-20201029230504891.png)
 
-2. 处理main后向WL中加入A.foo\(\)
+1. 处理main后向WL中加入A.foo\(\)
 
 ![](../.gitbook/assets/image-20201029230535984.png)
 
-3. 中间省略一些步骤，这里面对C.bar\(\)时，虽然会调用A.foo\(\)，但由于A.foo\(\)之前已经处理过（在集合RM中），之后不会再进行处理
+1. 中间省略一些步骤，这里面对C.bar\(\)时，虽然会调用A.foo\(\)，但由于A.foo\(\)之前已经处理过（在集合RM中），之后不会再进行处理
 
 ![](../.gitbook/assets/image-20201029230622120.png)
 
-4. 这里C.m\(\)是不可达的死代码
+1. 这里C.m\(\)是不可达的死代码
 
 ![](../.gitbook/assets/image-20201029230909895.png)
 
@@ -260,8 +267,6 @@ Edge transfer处理引入的call & return edge。为此，我们需要**在之
 
 ## Key points
 
-**The X You Need To Understand in This Lecture**
-
 1. How to build call graph via class hierarchy analysis
    * 如何利用CHA构建调用关系图\(call graph\)
 2. Concept of interprocedural control-flow graph

ch3/context-sensitivity/03-04-context-sensitivity.md

@@ -0,0 +1,153 @@
+# 上下文敏感分析（上）
+
+> 上下文敏感分析是提高指针分析精度最有效的技术，没有之一。
+
+本课分为以下五个部分：
+
+1. Introduction\(Example\)
+2. Introduction\(Theory\)
+3. Context Sensitive Pointer Analysis: Rules
+4. Context Sensitive Pointer Analysis: Algorithms
+5. Context Sensitivity Variants
+
+在上半篇中我们讲解前三个部分，下半篇会继续讲最后的两个部分。
+
+## Introduction\(example\)
+
+首先用一个例子直观地说明上下文不敏感分析的问题所在。
+
+```java
+void main() {
+Number n1, n2, x, y;
+    n1 = new One(); // 𝑜1
+    n2 = new Two(); // 𝑜2
+    x = id(n1);
+    y = id(n2);
+    int i = x.get();
+    //假设使用我们之前所讲述的上下文不敏感分析
+    //这里i的常量分析结果是什么？
+}
+Number id(Number n) {
+    return n;
+}
+interface Number {
+    int get(); 
+}
+class One implements Number {
+    public int get() { return 1; }
+}
+class Two implements Number {
+    public int get() { return 2; }
+}
+```
+
+使用我们之前描述的算法，由于不考虑调用的顺序，会得到这样的PFG。
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210134143907.png)
+
+也就因此造成了分析结果的低精度，即在动态运行时i一定是1，而分析的结果认为i为NAC\(Not a constant\)：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210134328575.png)
+
+如果我们使用上下文敏感的分析方式，区分不同时间对的id调用，则会得到这样的PFG：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210135019104.png)
+
+对应地也就能得到更为精确的分析结果：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210135047052.png)
+
+## Introduction\(Theory\)
+
+### C.I.\(Context Insensitive\)
+
+是什么原因导致了上下文不敏感分析的低精度？
+
+1. 在动态执行时，对同一个函数的不同调用，往往有着不同的调用上下文（calling contexts），如上一小节的例子中两次对id的调用。
+2. 不同的调用上下文会被混合并传播，进而形成假的数据流。如上一小节的例子中指针x和y指向两个目标。
+
+### C.S.\(Context Sensitive\)
+
+上下文敏感分析通过区分不同调用上下文的数据流，对调用上下文建模。举个例子，在这一段代码中，对id调用的上下文就是两行call-site，记为\[1\]和\[2\]：
+
+```java
+x = id(n1);    //context 1 for id()
+y = id(n2); //context 2 for id()
+int i = x.get();
+
+Number id(Number n) {
+    return n;
+}
+```
+
+进而，我们可以**通过对同一函数的不同调用添加标号进行区分**，而得到更精确的PFG：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210145819255.png)
+
+### C.S. heap
+
+**对于Java中被动态分配到heap上的对象，我们也需要对他们做相应的标记以提高分析精度。**例子：~~（或许真的需要录视频了？）~~
+
+* 不做标记时，第八行new出来的对象无法区分，只能同一记作 $$o_8$$ 
+* 做标记后，可以分别记为$$ 3:o_8$$和$$ 4:o_8$$
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210151627827.png)
+
+不过，采取C.I.+ C.S. heap进行分析时，C.S. heap就不能提高精度了。
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201210165334864.png)
+
+## Context Sensitive Pointer Analysis: Rules
+
+### Domains and Notations
+
+接下来我们用介绍适用于上下文敏感分析的规则。
+
+首先我们讨论的Domain中，methods/variables/objects都升级为带有上下文标识的。
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216173124146.png)
+
+新引入符号说明：引入C表示所有的上下文组成的集合，c表示具体的某个上下文。
+
+值得一提的是，fields不需要带有上下文标记，因为field总是依赖于某一个object。只要object被标记进而通过上下文可被区分了，fields自然也可以被区分。一个不太准确但是可以帮助理解的例子是，如果你能区分一对双胞胎，那么他/她们口袋里的东西也是可以被区分的。
+
+### Rules
+
+首先我们考虑不包含调用（Call）语句的四类语句所对应的规则。
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216175534756.png)
+
+对比一下上下文不敏感指针分析的规则：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216175748133.png)
+
+**唯一的区别在于，对象被加上了上下文标识。**
+
+然后我们来看看调用如何处理。在上下文敏感的指针分析中，规则如下：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216180216650.png)
+
+再次对比一下上下文不敏感指针分析的规则：
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216180114246.png)
+
+**这次我们添加了一个Select函数，它的作用是为object添加上下文标识，例如：**
+
+* 为参数添加上下文标识
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216180422745.png)
+
+* 为返回值添加上下文标识
+
+![](../../.gitbook/assets/image-20201216180523896.png)
+
+**也就是说，上下文的信息是在处理调用时添加的。**
+
+## Key points
+
+* Concept of context sensitivity \(**C.S.**\)
+* Concept of context-sensitive heap \(**C.S. heap**\)
+* **Why** C.S. **and** C.S. heap improve **precision**
+  * 单独使用C.S.或C.S. heap依然会损失精度
+* Context-sensitive pointer analysis **rules**
+