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标签：程序分析与抽象解释（共 1416 篇，按优先级展示前 200）

P0 Enhancing Static Analysis for Practical Bug Detection: An LLM-Integrated Approach
增强静态分析以进行实用缺陷检测：一种 LLM 集成方法
提出 LLift，将静态分析与 LLM 结合，用于检测 Linux 内核中的未初始化使用缺陷。
OOPSLA 8(OOPSLA1)2024匹配度 9/10引用 139程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Rigorous Estimation of Floating-Point Round-Off Errors with Symbolic Taylor Expansions
使用符号泰勒展开严格估计浮点舍入误差
提出符号泰勒展开方法并实现 FPTaylor，用严格全局优化更紧致地估计浮点最大舍入误差。
TOPLAS 41(1)2018匹配度 9/10引用 100程序分析与抽象解释定理证明与证明工程
P0 Detecting floating-point errors via atomic conditions
通过原子条件检测浮点误差
提出基于原子条件数的动态分析，高效搜索触发大浮点误差的程序输入。
POPL 4(POPL)2019匹配度 9/10引用 44程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P0 Efficient generation of error-inducing floating-point inputs via symbolic execution
基于符号执行的高效浮点误差诱导输入生成
将生成高误差浮点输入建模为覆盖最大化问题，用符号执行实现工具 FPGen 并高效触发大误差。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 9/10引用 28程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P0 TaintP2X: Detecting Taint-Style Prompt-to-Anything Injection Vulnerabilities in LLM-Integrated Applications
TaintP2X：检测 LLM 集成应用中的污点式 Prompt-to-Anything 注入漏洞
提出静态污点分析框架 TaintP2X，将 LLM 输出视为污点源，检测 LLM 集成应用中的 P2Xi 注入漏洞。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 9/10引用 10安全与隐私程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Learning Abstraction Selection for Bayesian Program Analysis
面向贝叶斯程序分析的抽象选择学习
提出基于学习的数据驱动框架，为贝叶斯程序分析自动选择抽象，以提升其泛化能力。
OOPSLA 8(OOPSLA1)2024匹配度 9/10引用 7程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Floating-Point TVPI Abstract Domain
浮点 TVPI 抽象域
提出 TVPI-FP 浮点抽象域，用区间算术重设计算子，高效分析含分支、循环与初等函数的浮点程序。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 9/10引用 3程序分析与抽象解释
P0 Depradar: Agentic Coordination for Context-Aware Defect Impact Analysis in Deep Learning Libraries
DepRadar：面向深度学习库上下文感知缺陷影响分析的智能体协同框架
DepRadar 用多个专门化智能体协同静态分析与领域规则，自动判定深度学习库缺陷是否影响下游程序。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 9/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 LLM-Based Alarm Resolution Guided by Bayesian Program Analysis
贝叶斯程序分析引导的 LLM 告警消解
提出由贝叶斯程序分析引导 LLM 判断中间事实并剪枝依赖告警的静态分析告警消解框架，兼顾质量与 token 开销。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 9/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 LLM-Augmented Program Analysis: Towards Practical and Scalable Bug Detection
LLM 增强的程序分析：迈向实用且可扩展的缺陷检测
提出用 LLM 增强静态分析，通过神经-符号混合框架提升缺陷检测的精度与可扩展性。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 9/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 When AllClose Fails: Round-Off Error Estimation for Deep Learning Programs
当 AllClose 失效时：深度学习程序的舍入误差估计
提出 Render，用动态区间算术与舍入误差分析估计最大舍入误差，区分可接受误差与实现缺陷。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 9/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Synthesizing Backward Error Bounds, Backward
合成后向误差界：后向稳定性
提出可组合的后向稳定性定义与范畴 Shel，并实现工具 eggshel 自动合成数值程序的后向误差界。
PLDI 10(PLDI)2026匹配度 9/10程序分析与抽象解释形式语义
P0 SAIL: Sound Abstract Interpreters with LLMs
SAIL：使用大语言模型构建可靠的抽象解释器
提出 SAIL 框架，利用 LLM 自动合成全局可靠的抽象变换器，将任务形式化为约束优化并用不可靠度代价函数指导搜索。
PLDI 10(PLDI)2026匹配度 9/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Towards a Compiler for Reals
面向实数的编译器
提出源到源编译器Rosa，可根据误差规约将实数程序自动合成浮点或定点代码，并统一估计舍入误差。
TOPLAS 39(2)2017匹配度 8/10引用 104程序合成程序分析与抽象解释
P0 Detecting numerical bugs in neural network architectures
检测神经网络架构中的数值缺陷
首次面向神经网络架构，提出基于抽象解释的静态分析以检测数值缺陷。
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 8/10引用 65程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Exploiting community structure for floating-point precision tuning
利用社区结构进行浮点精度调优
提出基于浮点变量社区结构的层次化精度调优方法，提升混合精度搜索效率与效果。
ISSTA Proceedings of the 27th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2018匹配度 8/10引用 60编译与代码生成程序分析与抽象解释
P0 Efficient automated repair of high floating-point errors in numerical libraries
数值库中高浮点误差的高效自动修复
利用数值程序的数学特性检测并修复高浮点误差，工具 AutoRNP 在 GSL 的 20 个程序中修复了 19 个。
POPL 3(POPL)2019匹配度 8/10引用 48测试、调试与修复程序分析与抽象解释
P0 Towards verified stochastic variational inference for probabilistic programs
迈向概率程序的已验证随机变分推断
形式化随机变分推断中 REINFORCE 的隐含假设，并实现 Pyro 静态分析验证 model-guide 支撑匹配。
POPL 4(POPL)2019匹配度 8/10引用 21量子与概率编程程序分析与抽象解释
P0 Static Posterior Inference of Bayesian Probabilistic Programming via Polynomial Solving
通过多项式求解的贝叶斯概率程序静态后验推断
提出用多项式求解静态推断贝叶斯概率程序的归一化后验分布边界，并支持 score 递归程序。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 8/10引用 17量子与概率编程程序分析与抽象解释
P0 Detecting TensorFlow Program Bugs in Real-World Industrial Environment
在真实工业环境中检测 TensorFlow 程序缺陷
通过大规模实证研究并提出基于约束的 ShapeTracer，检测工业 TensorFlow 程序的形状相关缺陷。
ASE 2021 36th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2021匹配度 8/10引用 14程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Global Optimization of Numerical Programs Via Prioritized Stochastic Algebraic Transformations
基于优先随机代数变换的数值程序全局优化
提出数值程序全局优化框架，用符号轨迹与优先随机代数变换兼顾精度与效率。
ICSE 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE)2019匹配度 8/10引用 11编译与代码生成程序分析与抽象解释
P0 Semantic-Enhanced Indirect Call Analysis with Large Language Models
基于大语言模型的语义增强间接调用分析
提出 SEA，用 LLM 生成间接调用与目标函数的语义摘要来过滤虚假目标，提升静态分析精度。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 8/10引用 11程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 HARP
HARP：跨计算图与宿主 Python 代码的整体分析
HARP 通过跨计算图与宿主 Python 代码的整体分析来重构 ML 程序，平均加速 2.07 倍。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 8/10引用 10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Large Language Model Powered Symbolic Execution
大语言模型驱动的符号执行
提出基于路径分解的 LLM 符号执行方法，用代码表示泛化路径约束让 LLM 直接推理，并实现轻量、语言无关的 AutoBug 引擎。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 8/10引用 10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Boosting Static Resource Leak Detection via LLM-based Resource-Oriented Intention Inference
基于LLM资源导向意图推断的静态资源泄漏检测增强
提出InferROI，用LLM推断资源获取/释放/可达性验证意图，再结合两阶段静态分析提升资源泄漏检测。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 8/10引用 9机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Smoothness Analysis for Probabilistic Programs with Application to Optimised Variational Inference
概率程序的平滑性分析及其在优化变分推断中的应用
提出概率程序平滑性静态分析，自动识别可微部分，改进路径梯度估计器且无需人工干预。
POPL 7(POPL)2023匹配度 8/10引用 8程序分析与抽象解释量子与概率编程
P0 Eiffel: Inferring Input Ranges of Significant Floating-point Errors via Polynomial Extrapolation
Eiffel：通过多项式外推推断显著浮点错误的输入范围
提出 Eiffel，用采样聚类与多项式外推推断浮点错误的输入范围，提升误差分析适用性。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 8/10引用 7程序分析与抽象解释
P0 Towards More Accurate Static Analysis for Taint-Style Bug Detection in Linux Kernel
迈向更精确的 Linux 内核污点式缺陷检测静态分析
提出 BugLens，用结构化 LLM 推理对静态分析告警进行后精化，将 Linux 内核污点式缺陷检测精度从 0.10 提升至 0.72。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 8/10引用 6程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P0 Robust Resource Bounds with Static Analysis and Bayesian Inference
结合静态分析与贝叶斯推断的鲁棒资源界
提出 Hybrid AARA，将类型化静态资源分析与贝叶斯推断融合，得到统计可靠且更鲁棒的最坏情况资源界。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 8/10引用 6程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 LLM Assistance for Memory Safety
LLM 辅助的内存安全
提出 MSA 框架，用 LLM 结合轻量静态分析将 C 代码移植到 CheckedC，自动推断注解并重构代码。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 8/10引用 5机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Abstract Interpretation of Fixpoint Iterators with Applications to Neural Networks
不动点迭代器的抽象解释及其在神经网络中的应用
提出仅抽象具体不动点的抽象解释框架与 CH-Zonotope 抽象域，在神经网络验证中显著提升速度、可扩展性与精度。
PLDI 7(PLDI)2023匹配度 8/10引用 5程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Combining Formal and Informal Information in Bayesian Program Analysis via Soft Evidences
通过软证据在贝叶斯程序分析中融合形式信息与非形式信息
将 Datalog 分析概率化，用神经网络把变量名等非形式信息编码为软证据，以改进报警排序。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 8/10引用 4程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 On Abstraction Refinement for Bayesian Program Analysis
论贝叶斯程序分析的抽象精化
提出基于条件独立性的抽象精化方法，用反例引导按需搜索抽象，提升贝叶斯程序分析精度。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 8/10引用 3程序分析与抽象解释
P0 AgenticTyper: Automated Typing of Legacy Software Projects Using Agentic AI
AgenticTyper：使用智能体 AI 对遗留软件项目进行自动类型标注
提出基于 LLM 智能体的自动化类型标注系统，通过迭代纠错与转译对比保持行为，20 分钟解决 633 个类型错误。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 8/10引用 2机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Towards Safe Automated Refactoring of Imperative Deep Learning Programs to Graph Execution
迈向命令式深度学习程序到图执行的安全自动化重构
提出基于命令式张量分析的自动化重构方法，安全地将深度学习 eager 代码迁移到图执行。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 8/10引用 2程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 GPU-Accelerated Belief Propagation for Program Analysis
GPU 加速的信念传播程序分析
提出 FastLBP，一个支持灵活更新策略与局部结构的 GPU 加速信念传播框架，用于大规模程序分析。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 8/10引用 1程序分析与抽象解释语言与体系结构
P0 Large Language Model-Aided Partial Program Dependence Analysis
大语言模型辅助的部分程序依赖分析
提出利用大语言模型辅助部分程序依赖分析，缓解不完整代码片段上精度与召回率的权衡。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 8/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Fact-Aligned and Template-Constrained Static Analyzer Rule Enhancement with LLMs
基于事实对齐与模板约束的 LLM 静态分析器规则增强
提出 RuleRefiner，用 LLM 多阶段精化静态分析器检测规则，从根本上减少误报与漏报。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 8/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Planning a Large Language Model for Static Detection of Runtime Errors in Code Snippets
规划大型语言模型以静态检测代码片段中的运行时错误
提出 Orca，让 LLM 自主规划沿控制流图预测执行代码片段，从而静态检测运行时错误。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 8/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Process-Centric Analysis of Agentic Software Systems
智能体软件系统的过程中心分析
提出 Graphectory 图编码智能体轨迹的时序与语义关系，实现以过程为中心的分析与在线监控，提升问题解决率。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 8/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Cost of Soundness in Mixed-Precision Tuning
混合精度调优中健全性的代价
首次系统评测混合精度调优工具，量化健全静态分析与不健全动态方法在性能收益与精度保证间的权衡。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 8/10引用 1程序分析与抽象解释编译与代码生成
P0 Probabilistic Floating-Point Round-Off Analysis via Concentration Inequalities
基于集中不等式的概率浮点舍入误差分析
提出在 FPTaylor 的 Taylor 展开上应用集中不等式的概率浮点舍入分析方法，可高效生成概率阈值。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 8/10程序分析与抽象解释
P0 Data-aware Static Analysis: Improving Semantic Fault Detection in Machine Learning Code Using Data Characteristics
数据感知的静态分析：利用数据特征改进机器学习代码中的语义错误检测
提出数据感知的静态分析，结合数据流、控制流与 API 契约，在编码阶段检测机器学习代码的语义错误。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 8/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 SpecGuru: Hierarchical LLM-Driven API Points-to Specification Generation with Self-Validation
SpecGuru：层次化LLM驱动的API指向规约生成与自验证
提出层次化LLM驱动并自验证的API指向规约生成方法，缓解第三方API复杂语义、语法与边界情况带来的静态分析困难。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 8/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Project-Level Resource Leak Detection through Agent-based Ownership Analysis and Repair Pattern Verification
基于智能体所有权分析与修复模式验证的项目级资源泄漏检测
提出首个集成 LLM 智能体的项目级资源泄漏检测框架 AROP，通过元数据筛选、智能体识别与数据流验证降低误报。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 8/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P0 Beer: Interactive Alarm Resolution in Bayesian Program Analysis via Exploration-Exploitation
Beer：通过探索-利用实现贝叶斯程序分析中的交互式告警消解
将探索-利用权衡引入贝叶斯程序分析，利用告警结构相关性提升交互式告警排序与消解效率。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 8/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P0 Static Factorisation of Probabilistic Programs with User-Labelled Sample Statements and While Loops
带用户标注采样语句与 while 循环的概率程序的静态因子分解
为含用户标注采样语句与 while 循环的概率程序给出静态因子分解与程序切片，并据此加速概率推断优化。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 8/10量子与概率编程程序分析与抽象解释
P0 Reframing Paths as Logic: Semantic Segmentation for Vulnerability Detection
将路径重构为逻辑：面向漏洞检测的语义分段方法
SEVDF 用污点分析提取候选路径、再由 LLM 做语义分段与可行性确认，高效检测 C/C++ 路径敏感漏洞。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 8/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 An abstract domain for certifying neural networks
用于神经网络认证的抽象域
提出结合浮点多面体与区间的抽象域 DeepPoly，实现对深度神经网络可扩展且精确的认证。
POPL 3(POPL)2019匹配度 7/10引用 621程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Assisting Static Analysis with Large Language Models: A ChatGPT Experiment
用大语言模型辅助静态分析：一项 ChatGPT 实验
通过精心设计的函数行为与函数摘要提问，用 LLM 有效剔除静态分析工具产生的误报。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 7/10引用 79机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Learning to reduce false positives in analytic bug detectors
学习减少分析型缺陷检测器中的误报
用 Transformer 模型识别静态分析误报，将分析精度提升 17.5%。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 7/10引用 37机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Data Leakage in Notebooks: Static Detection and Better Processes
Notebook 中的数据泄漏：静态检测与更佳流程
提出静态分析检测数据科学 Notebook 中训练/测试数据泄漏，并在十万级公开 Notebook 上验证其普遍性。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 7/10引用 29程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Learning probabilistic models for static analysis alarms
学习静态分析告警的概率模型
提出 BayeSmith，自动学习静态分析告警概率模型的结构与权重，以更好排序真实缺陷并减少误报。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 7/10引用 20程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 A dual number abstraction for static analysis of Clarke Jacobians
用于 Clarke 雅可比矩阵静态分析的对偶数抽象
提出对偶数抽象域，可靠过近似 Clarke 雅可比，并实现 DeepJ 分析非光滑神经网络的 Lipschitz 鲁棒性与优化景观。
POPL 6(POPL)2022匹配度 7/10引用 17程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 A Learning-Based Approach to Static Program Slicing
基于学习的静态程序切片方法
提出 NS-Slicer，用预训练语言模型预测完整与不完整代码的静态切片，并用于漏洞检测。
OOPSLA 8(OOPSLA1)2024匹配度 7/10引用 13机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Inference of Probabilistic Programs with Moment-Matching Gaussian Mixtures
基于矩匹配高斯混合的概率程序推断
提出高斯语义，用矩匹配高斯混合逼近概率程序语义，并证明通用逼近定理与二阶矩算法 SOGA。
POPL 8(POPL)2024匹配度 7/10引用 12量子与概率编程程序分析与抽象解释
P1 Marble
Marble：面向 RNN 深度学习系统的定量鲁棒性分析
提出 Marble，通过概率抽象与迭代精化对真实 RNN 深度学习系统进行定量鲁棒性分析。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 7/10引用 10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 A general construction for abstract interpretation of higher-order automatic differentiation
高阶自动微分的抽象解释的通用构造
提出一种通用构造，可将高阶自动微分的抽象解释归约为对实值直线程序的抽象推理。
OOPSLA 6(OOPSLA2)2022匹配度 7/10引用 9程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Synthesizing Precise Static Analyzers for Automatic Differentiation
为自动微分合成精确的静态分析器
提出 Pasado，通过直接合成自动微分链式、乘积和商法则复合表达式的抽象变换器，获得比组合标准变换器更精确且可靠的静态分析器。
OOPSLA 7(OOPSLA2)2023匹配度 7/10引用 8程序分析与抽象解释程序合成
P1 MalSkills: Detecting Malicious Skills in the Agentic Supply Chain via Neuro-symbolic Reasoning
MalSkills：通过神经符号推理检测智能体供应链中的恶意技能
提出神经符号检测框架 MalSkills，从异构构件中推理识别 LLM 智能体供应链中的恶意技能，F1 达 93%。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 7/10引用 5安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Write Your Own Code Checker: An Automated Test-Driven Checker Development Approach with LLMs
编写你自己的代码检查器：一种基于 LLM 的自动化测试驱动检查器开发方法
提出 AutoChecker，仅凭规则描述与测试套件，用 LLM 迭代生成代码检查器，平均测试通过率达 82.28%。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 7/10引用 3机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 RFCAudit: AI Agent for Auditing Protocol Implementations Against RFC Specifications
RFCAudit：用于审计协议实现是否符合 RFC 规范的 AI Agent
提出基于 LLM 的自主审计 agent，检查协议实现与 RFC 规范的一致性，在六个真实实现中发现 47 个功能缺陷。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 7/10引用 2机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Parf: Adaptive Parameter Refining for Abstract Interpretation
Parf：面向抽象解释的自适应参数精化
提出全自动框架 Parf，将静态分析器外部参数建模为随机变量并增量精化，在时间预算内显著降低误报。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 7/10引用 2程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Is Call Graph Pruning Really Effective?
调用图剪枝真的有效吗？
通过构建新数据集与多框架评估，发现调用图剪枝在提升精度的同时造成显著覆盖率损失，并揭示原有评估方法的缺陷。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 7/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Triton-Sanitizer: A Fast and Device-Agnostic Memory Sanitizer for Triton with Rich Diagnostic Context
Triton-Sanitizer：面向 Triton 的快速且设备无关的内存 Sanitizer，具备丰富的诊断上下文
首个面向 Triton 的设备无关内存 Sanitizer，以符号执行加 SMT 求解替代逐访问插桩，检测精确且诊断信息丰富。
ASPLOS Proceedings of the 31st ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22026匹配度 7/10引用 1程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P1 Belief Propagation with Local Structure and Its Applications in Program Analysis
带局部结构的信念传播及其在程序分析中的应用
提出利用局部结构编码因子加速环状信念传播，并用于程序分析。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 7/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages
GitHub 上的浮点使用：静态类型语言的大规模研究
首个跨 GitHub 静态类型语言的大规模浮点使用实证研究，并发布千万级真实浮点函数数据集。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 7/10引用 1程序分析与抽象解释
P1 Symbolic Basic Block Profiling for Machine Learning Kernels
面向机器学习内核的符号化基本块剖析
提出符号化程序剖析，用输入相关的符号公式代替动态插桩计算 ML 内核基本块计数，中位加速约 1.5 万倍。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 7/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 LineBreaker: Finding Token-Inconsistency Bugs with Large Language Models
LineBreaker：用大语言模型发现 Token 不一致性缺陷
首次系统评测 LLM 检测 Token 不一致性缺陷的能力，并提出级联检测系统 LineBreaker，提升精度、召回与可扩展性。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 7/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Dataflow Analysis-Inspired Deep Learning for Efficient Vulnerability Detection
受数据流分析启发的深度学习用于高效漏洞检测
提出 DeepDFA，一种受数据流分析启发的图学习框架与嵌入技术，实现高效且有效的漏洞检测。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 6/10引用 68机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Finding real bugs in big programs with incorrectness logic
用不正确性逻辑在大程序中发现真实 bug
基于不正确性逻辑与分离逻辑的融合 ISL 实现自动分析器 Pulse-X，在 OpenSSL 中发现 15 个真实内存错误。
OOPSLA 6(OOPSLA1)2022匹配度 6/10引用 52程序分析与抽象解释程序验证
P1 Are Machine Learning Cloud APIs Used Correctly?
机器学习云 API 是否被正确使用？
人工研究 360 个使用 ML 云 API 的开源应用，发现 70% 存在误用，归纳出 8 类反模式并实现自动检查器。
ICSE 2021 IEEE/ACM 43rd International Conference on Software Engineering (ICSE)2021匹配度 6/10引用 47机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Abstract interpretation of distributed network control planes
分布式网络控制平面的抽象解释
用抽象解释降低分布式网络控制平面模拟的渐近复杂度，实现高效可达性分析。
POPL 4(POPL)2019匹配度 6/10引用 46程序分析与抽象解释
P1 Prompt-tuned Code Language Model as a Neural Knowledge Base for Type Inference in Statically-Typed Partial Code
提示调优的代码语言模型作为静态类型部分代码类型推断的神经知识库
将类型推断重构为完形填空任务，用提示调优的代码掩码语言模型作为神经知识库实现模糊类型推断。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 6/10引用 40机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Understanding performance problems in deep learning systems
理解深度学习系统中的性能问题
首个系统研究 TensorFlow/Keras 深度学习系统性能问题的症状、根因与阶段，并构建基准与静态检查器 DeepPerf。
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 6/10引用 33程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 UBITect: a precise and scalable method to detect use-before-initialization bugs in Linux kernel
UBITect：一种精确且可扩展的 Linux 内核未初始化使用缺陷检测方法
结合流敏感类型限定符分析与符号执行，实现 Linux 内核中精确且可扩展的未初始化使用缺陷检测。
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 6/10引用 33程序分析与抽象解释
P1 Automatically testing implementations of numerical abstract domains
自动测试数值抽象域的实现
针对数值抽象域实现难以测试的问题，研究自动测试方法以保障静态分析的可靠性与精度。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 6/10引用 22程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P1 Phys: probabilistic physical unit assignment and inconsistency detection
Phys：概率化物理单位分配与不一致检测
提出概率推断方法，从变量名和表达式线索中分配物理单位并检测不一致，显著提升覆盖率和准确率。
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 6/10引用 20程序分析与抽象解释类型系统
P1 Interval universal approximation for neural networks
神经网络的区间通用逼近
提出区间通用逼近定理，并证明构造精确区间分析神经网络本质困难。
POPL 6(POPL)2022匹配度 6/10引用 18程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 An LLM-Based Agent-Oriented Approach for Automated Code Design Issue Localization
基于LLM的智能体方法用于自动化代码设计问题定位
提出多智能体框架LOCALIZEAGENT，利用LLM将程序分析结果转为自然语言摘要并定位代码设计问题。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 6/10引用 15机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Recursive State Machine Guided Graph Folding for Context-Free Language Reachability
递归状态机引导的上下文无关语言可达性图折叠
提出由递归状态机引导的图折叠算法 GF，通过缩减输入图规模加速 CFL-reachability 程序分析。
PLDI 7(PLDI)2023匹配度 6/10引用 15程序分析与抽象解释逻辑与自动机
P1 Identifying Smart Contract Security Issues in Code Snippets from Stack Overflow
识别 Stack Overflow 代码片段中的智能合约安全问题
提出 SOChecker，首个面向 Stack Overflow 不完整智能合约代码片段的漏洞检测工具，结合微调 Llama2 补全与符号执行。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 6/10引用 12安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 On the complexity of bidirected interleaved Dyck-reachability
论双向交错 Dyck 可达性的复杂度
证明了双向交错 Dyck 可达性的首个可判定变体 D1⊙D1 属于 PTIME，并证明 k≥2 时为 NP-hard，且其过近似更精确。
POPL 5(POPL)2021匹配度 6/10引用 12逻辑与自动机程序分析与抽象解释
P1 Discovering repetitive code changes in ML systems
发现 ML 系统中的重复代码变更
将 Java 静态分析工具迁移到 Python，挖掘 ML 系统中的重复代码变更模式并开展开发者调研。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 6/10引用 11程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Artemis: Toward Accurate Detection of Server-Side Request Forgeries through LLM-Assisted Inter-procedural Path-Sensitive Taint Analysis
Artemis：通过LLM辅助的跨过程路径敏感污点分析实现准确的服务器端请求伪造检测
提出Artemis，用LLM辅助的跨过程路径敏感污点分析检测PHP应用SSRF漏洞，显著降低误报并发现新CVE。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 6/10引用 9安全与隐私程序分析与抽象解释
P1 Adaptive Static Analysis via Learning with Bayesian Optimization
通过贝叶斯优化学习实现自适应静态分析
提出用贝叶斯优化从代码库学习参数化分析策略，实现按需流/上下文敏感的自适应静态分析。
TOPLAS 40(4)2018匹配度 6/10引用 8程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 On-the-Fly Static Analysis via Dynamic Bidirected Dyck Reachability
基于动态双向 Dyck 可达性的即时静态分析
提出每次更新 O(n·α(n)) 的动态双向 Dyck 可达性算法，用于即时静态分析并实现千倍加速。
POPL 8(POPL)2024匹配度 6/10引用 7程序分析与抽象解释逻辑与自动机
P1 ROCODE: Integrating Backtracking Mechanism and Program Analysis in Large Language Models for Code Generation
ROCODE：将回溯机制与程序分析集成到大型语言模型中以用于代码生成
提出 Rocode，将程序分析增量检错与回溯重生成融入 LLM 代码生成，提前消除错误并提升通过率、降低开销。
ICSE 2025 IEEE/ACM 47th International Conference on Software Engineering (ICSE)2025匹配度 6/10引用 6机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 A Theory of Slicing for Imperative Probabilistic Programs
命令式概率程序的切片理论
提出命令式概率程序的切片理论，给出语法条件、语义正确性证明与最小切片算法。
TOPLAS 42(2)2020匹配度 6/10引用 6程序分析与抽象解释量子与概率编程
P1 Codellm-Devkit: A Framework for Contextualizing Code LLMs with Program Analysis Insights
CodeLLM-Devkit：一个利用程序分析洞察为代码大模型提供上下文的框架
提出 CodeLLM-Devkit，统一集成多语言静态分析工具，为代码大模型自动提炼程序分析上下文。
FSE Proceedings of the 33rd ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2025匹配度 6/10引用 5机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 VALAR: Streamlining Alarm Ranking in Static Analysis with Value-Flow Assisted Active Learning
VALAR：以值流辅助的主动学习精简静态分析中的告警排序
提出 Valar，用值流分析与主动学习对静态分析告警排序，提升真告警优先级并抑制误报。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 6/10引用 5程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Learning to Boost Disjunctive Static Bug-Finders
学习加速析取式静态缺陷查找器
从数据中学习状态选择启发式，并为每个目标程序自适应挑选最佳模型，显著提升析取式静态缺陷查找效率。
ICSE 2023 IEEE/ACM 45th International Conference on Software Engineering (ICSE)2023匹配度 6/10引用 4程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Precise Data-Driven Approximation for Program Analysis via Fuzzing
基于模糊测试的程序分析精确数据驱动近似
提出 PSP，用 fuzzing 样本概率近似可达状态，提升抽象解释与符号执行精度并辅助修复排序。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 6/10引用 4程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P1 Sound Static Data Race Verification for C: Is the Race Lost?
C 语言的健全静态数据竞争验证：这场竞争输了吗？
通过真实程序基准与代码惯用法微基准，揭示健全静态数据竞争验证工具的能力、局限与不健全性。
TOPLAS 47(3)2025匹配度 6/10引用 3程序分析与抽象解释程序验证并发、并行与内存模型
P1 Inference Plans for Hybrid Particle Filtering
混合粒子滤波的推断计划
提出推断计划接口与 Siren 语言，让开发者控制混合粒子滤波的变量划分，并用抽象解释静态分析判定其可满足性。
POPL 9(POPL)2025匹配度 6/10引用 2量子与概率编程程序分析与抽象解释
P1 Program Analysis for Adaptive Data Analysis
面向自适应数据分析的程序分析
将自适应性形式化为程序量化性质，并用加权依赖图分析近似其上界，以辅助选择泛化误差控制技术。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 6/10引用 2程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 ErrorPrism: Reconstructing Error Propagation Paths in Cloud Service Systems
ErrorPrism：重建云服务系统中的错误传播路径
提出 ErrorPrism，结合静态分析与 LLM 智能体，自动重建微服务中从日志到根源的完整错误传播路径。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Speculative Automated Refactoring of Imperative Deep Learning Programs to Graph Execution
将命令式深度学习程序推测式自动重构为图执行
提出推测式自动重构方法，用静态张量与副作用分析将命令式深度学习函数转为图执行以提升性能。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Exploring Static Taint Analysis in LLMs: A Dynamic Benchmarking Framework for Measurement and Enhancement
探索 LLM 中的静态污点分析：面向测量与增强的动态基准框架
提出 LLMCapLens 动态基准生成框架，系统测量并增强 LLM 的静态污点分析能力。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 The raise of machine learning hyperparameter constraints in Python code
Python 代码中机器学习超参数约束的异常引发分析
提出首个 Python 过程间最弱前置条件分析，抽取 ML 超参数约束并在 8 个库的高精度发现真实缺陷。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 6/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Fuzzing Guided by Bayesian Program Analysis
贝叶斯程序分析引导的模糊测试
提出贝叶斯程序分析引导的目标导向灰盒模糊测试，通过可达目标预测与反馈更新提升漏洞发现能力。
POPL 10(POPL)2026匹配度 6/10引用 1测试、调试与修复程序分析与抽象解释
P1 Actionable Warning Is Not Enough: Recommending Valid Actionable Warnings with Weak Supervision
可操作警告还不够：基于弱监督推荐有效的可操作警告
提出两阶段弱监督框架 ACWRecommender，从静态分析告警中推荐高概率为真实缺陷的可操作警告。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 6/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Integrating Static Analysis with Learning-Based Systems for Automated Code Review
将静态分析与基于学习的系统集成用于自动化代码审查
提出融合静态分析结构化知识与学习型模型的混合方法，在多种LLM流水线阶段集成，提升自动代码审查的准确率与覆盖率。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 6/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Evaluating and Improving the Quality of LLM-Generated Code
评估与改进 LLM 生成的代码质量
提出可复用的端到端流水线，以静态分析评估并改进 LLM 生成代码的质量与安全性。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 6/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 When Control Flows Deviate: Directed Grey-box Fuzzing with Probabilistic Reachability Analysis
当控制流偏离：基于概率可达性分析的定向灰盒模糊测试
提出面向COTS二进制的定向灰盒模糊测试工具BinGo，用贝叶斯概率可达性应对不精确CFG，提升目标可达与漏洞发现。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10测试、调试与修复程序分析与抽象解释
P1 Loupe: End-to-End Learning of Loop Unrolling Heuristics for Abstract Interpretation
Loupe：为抽象解释端到端地学习循环展开启发式
提出 Loupe，用图神经网络从程序图表征端到端学习抽象解释中的循环展开启发式，减少误报并提升分析性能。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 6/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Language-Agnostic Static Analysis of Probabilistic Programs
概率程序的语言无关静态分析
提出语言无关的概率程序静态分析框架 LASAPP，支持五种概率语言并实现四类可证正确的分析。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 6/10程序分析与抽象解释量子与概率编程
P1 Programming and execution models for next generation code intelligence systems (keynote)
下一代代码智能系统的编程与执行模型（主旨演讲）
主张加强程序分析程序（PAP）的工程基础，并展望规则智能与学习结合的新一代代码智能。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 6/10程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 SymGPT: Auditing Smart Contracts via Combining Symbolic Execution with Large Language Models
SymGPT：结合符号执行与大语言模型审计智能合约
提出 SymGPT，用大语言模型把 ERC 规则翻译为 DSL 并由符号执行自动检测智能合约违规。
OOPSLA 10(OOPSLA1)2026匹配度 6/10安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Integrating Resource Analyses via Resource Decomposition
通过资源分解集成资源分析
提出资源分解，将多种资源分析技术组合，并证明组合得到的成本界可靠。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 6/10程序分析与抽象解释形式语义
P1 Sound and Modular Activity Analysis for Automatic Differentiation in MLIR
MLIR 中可靠且模块化的自动微分活性分析
将 AD 活性分析形式化为抽象解释并证明其可靠性，在 MLIR 中实现含函数摘要的模块化版本，获得显著加速。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 6/10程序分析与抽象解释编译与代码生成
P1 Detecting false alarms from automatic static analysis tools
检测自动静态分析工具产生的误报
揭示自动静态分析误报检测中因数据泄漏与标签启发式导致性能被高估，并给出评估准则。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 5/10引用 92程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Continuous Reasoning
持续推理
提出持续推理，将形式化推理融入持续迭代的代码库开发，以扩展形式化方法的适用范围。
LICS Proceedings of the 33rd Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science2018匹配度 5/10引用 80程序验证程序分析与抽象解释
P1 Context-, flow-, and field-sensitive data-flow analysis using synchronized Pushdown systems
使用同步下推系统的上下文、流与字段敏感数据流分析
提出同步下推系统（SPDS），将过程调用/返回与字段读写编码为两个同步的 CFL 可达性问题，实现高精度且可扩展的上下文、流、字段敏感数据流分析。
POPL 3(POPL)2019匹配度 5/10引用 71程序分析与抽象解释逻辑与自动机
P1 StateFormer: fine-grained type recovery from binaries using generative state modeling
StateFormer：利用生成式状态建模从二进制中进行细粒度类型恢复
提出 StateFormer，通过生成式状态建模从二进制中细粒度恢复类型，以替代脆弱的人工推断规则。
FSE Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2021匹配度 5/10引用 52机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Code2graph: automatic generation of static call graphs for Python source code
Code2graph：自动生成 Python 源代码的静态调用图
提出原型工具 code2graph，自动分析 Python 源码、构建静态调用图并生成执行路径相似度矩阵。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 5/10引用 36程序分析与抽象解释编程环境与开发者工具
P1 Dynamic slicing for deep neural networks
深度神经网络的动态切片
提出首个基于数据流分析的深度神经网络切片方法 NNSlicer，并验证其在检测、剪枝与保护中的应用。
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 5/10引用 34机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 LLM Test Generation via Iterative Hybrid Program Analysis
基于迭代混合程序分析的 LLM 测试生成
Panta 通过静态控制流与动态覆盖率的迭代反馈引导 LLM 生成测试，显著提升覆盖率。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 32测试、调试与修复机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Striking a balance
取得平衡
提出自动学习调用图剪枝器，在静态空指针分析中兼顾减少误报边与保留真边，将误报率从73%降至23%。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 5/10引用 31程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 This is the moment for probabilistic loops
概率循环的时刻已经到来
提出全自动静态分析，为一大类概率循环精确推导程序变量高阶矩，无需外部不变式或模板。
OOPSLA 6(OOPSLA2)2022匹配度 5/10引用 30量子与概率编程程序分析与抽象解释
P1 A segmented memory model for symbolic execution
面向符号执行的分段内存模型
提出分段内存模型，缓解符号执行处理复杂堆结构时因指针可指向多个对象而大量分叉的问题。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 5/10引用 25程序分析与抽象解释程序验证
P1 Skeletal semantics and their interpretations
骨架语义及其解释
提出骨架语义，用统一解释从语言构造的语义骨架系统导出具体/抽象语义及一致性结果。
POPL 3(POPL)2019匹配度 5/10引用 25形式语义程序分析与抽象解释
P1 Scaling static taint analysis to industrial SOA applications: a case study at Alibaba
将静态污点分析扩展到工业 SOA 应用：阿里巴巴案例研究
提出 ANTaint，通过按需污点传播与健全调用图，解决 Alibaba SOA 应用静态污点分析的扩展性与隐式依赖问题。
FSE Proceedings of the 28th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2020匹配度 5/10引用 22程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Codebase-adaptive detection of security-relevant methods
面向代码库自适应的安全相关方法检测
提出全自动机器学习工具 SWAN 检测 Java 程序的安全相关方法并按 SANS Top 25 分类，辅以 SWANAssist 让用户细化分类。
ISSTA Proceedings of the 28th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2019匹配度 5/10引用 22程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 AutoPruner: transformer-based call graph pruning
AutoPruner：基于 Transformer 的调用图剪枝
提出 AutoPruner，用 Transformer 结合源代码语义剪枝静态调用图中的误报边。
FSE Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2022匹配度 5/10引用 20程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Continuous compliance
持续合规
指出现有合规认证依赖人工审计源代码，成本高、易错、不完整且易回归，主张以持续自动化检查替代。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 5/10引用 18程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Safe and sound program analysis with Flix
用 Flix 进行安全且可靠的程序分析
提出用 Flix 语言实现静态分析，从语言层面保障不动点计算安全终止且分析结果可靠。
ISSTA Proceedings of the 27th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2018匹配度 5/10引用 17程序分析与抽象解释逻辑与约束编程
P1 Falcon: A Fused Approach to Path-Sensitive Sparse Data Dependence Analysis
Falcon：一种融合式的路径敏感稀疏数据依赖分析方法
提出 Falcon，将路径敏感内存模型下的析取推理分解为半路径敏感摘要与按需解析，实现可扩展的上下文敏感数据依赖分析。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 5/10引用 16程序分析与抽象解释
P1 Towards interpreting recurrent neural networks through probabilistic abstraction
通过概率抽象解释循环神经网络
提出用概率抽象解读循环神经网络，以突破简单确定性模型表达力不足导致的解释瓶颈。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 5/10引用 15机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Return of CFA: call-site sensitivity can be superior to object sensitivity even for object-oriented programs
CFA 归来：即使对面向对象程序，调用点敏感也能优于对象敏感
挑战对象敏感优于调用点敏感的传统观点，在上下文隧道机制下证明调用点敏感可模拟对象敏感且更精确可扩展。
POPL 6(POPL)2022匹配度 5/10引用 15程序分析与抽象解释
P1 Input-Relational Verification of Deep Neural Networks
深度神经网络的输入关系验证
提出差分跟踪与 DiffPoly 抽象域，实现高精度可扩展的 DNN 输入关系验证器 RaVeN。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 5/10引用 14程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Beware of the Unexpected: Bimodal Taint Analysis
警惕意外：双模态污点分析
结合静态分析与机器学习，用自然语言信息预测污点流是否意外，从而精准报告安全问题。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 5/10引用 13程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P1 Non-termination Proving at Scale
大规模非终止性证明
提出组合式欠近似非终止证明逻辑 UNTer_SL，并实现可扩展分析器 Pulse∞，在数十万行代码库中发现未知非终止缺陷。
OOPSLA 8(OOPSLA2)2024匹配度 5/10引用 12程序验证程序分析与抽象解释
P1 SHErrLoc
SHErrLoc：定位静态分析检测到的程序员错误
提出基于约束不可满足性和贝叶斯解释的通用错误定位方法，并实现工具 SHErrLoc。
TOPLAS 39(4)2017匹配度 5/10引用 12程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P1 Empirical Study of Python Call Graph
Python 调用图的实证研究
对多个广泛使用的 Python 静态调用图工具进行定量与定性对比，发现构造效果差异显著且仍有改进空间。
ASE 2019 34th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2019匹配度 5/10引用 11程序分析与抽象解释
P1 Indexing the extended Dyck-CFL reachability for context-sensitive program analysis
为上下文敏感程序分析索引扩展 Dyck-CFL 可达性
将扩展 Dyck-CFL 可达性转化为普通图可达性，并借索引实现上下文敏感数据流分析的近常数时间查询。
OOPSLA 6(OOPSLA2)2022匹配度 5/10引用 11程序分析与抽象解释
P1 Dead Code Removal at Meta: Automatically Deleting Millions of Lines of Code and Petabytes of Deprecated Data
Meta 的死代码移除：自动删除数百万行代码与数 PB 废弃数据
提出并落地 SCARF，自动识别并安全删除 Meta 大规模代码库中的死代码与废弃数据。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 5/10引用 10程序分析与抽象解释编程环境与开发者工具
P1 Scaling Type-Based Points-to Analysis with Saturation
用饱和度扩展基于类型的指向分析
提出饱和度机制，使基于类型的上下文不敏感指向分析在保持大部分精度的同时达到 RTA 的可扩展性。
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 5/10引用 10程序分析与抽象解释
P1 A Cocktail Approach to Practical Call Graph Construction
一种实用的调用图构建「鸡尾酒」方法
将多种精度递增的函数指针解析算法协同编排成工作流，在近似精度下首次把高精度调用图扩展到数百万行 C 代码。
OOPSLA 7(OOPSLA2)2023匹配度 5/10引用 10程序分析与抽象解释
P1 ACWRecommender: A Tool for Validating Actionable Warnings with Weak Supervision
ACWRecommender：一个用弱监督验证可行动警告的工具
提出两阶段工具 ACWRecommender，用弱监督从静态分析警告中识别并推荐高概率真实缺陷的可行动警告。
ASE 2023 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2023匹配度 5/10引用 9机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Deterministic parallel fixpoint computation
确定性并行不动点计算
提出弱偏序 WPO 与确定性并行不动点算法，并通过 Pikos 在抽象解释中获得显著加速。
POPL 4(POPL)2019匹配度 5/10引用 9程序分析与抽象解释并发、并行与内存模型
P1 RepoScope: Leveraging Call Chain-Aware Multi-View Context for Repository-Level Code Generation
RepoScope：利用调用链感知的多视图上下文进行仓库级代码生成
提出 RepoScope，用调用链感知的多视图上下文与结构保持序列化提升仓库级代码生成。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 8机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Engineering a Formally Verified Automated Bug Finder
工程化一个经过形式验证的自动缺陷查找器
提出用操作语义与符号语义关联来工程化可证明可靠且完备的符号执行缺陷查找器，并在 Coq 中验证 WiSE。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 5/10引用 8形式语义定理证明与证明工程程序分析与抽象解释
P1 Synthesizing code quality rules from examples
从示例合成代码质量规则
提出 RhoSynth，利用开发者代码变更示例自动合成一阶逻辑代码质量规则，并部署于 Amazon CodeGuru Reviewer。
OOPSLA 6(OOPSLA2)2022匹配度 5/10引用 8程序合成程序分析与抽象解释
P1 Abstract Interpreters: A Monadic Approach to Modular Verification
抽象解释器：一种模块化验证的单子方法
提出以自由单子与处理器分层构建抽象解释器，并在 Coq 中模块化验证其可靠性。
ICFP 8(ICFP)2024匹配度 5/10引用 6程序分析与抽象解释定理证明与证明工程
P1 The Fine-Grained Complexity of CFL Reachability
CFL 可达性问题的细粒度复杂度
在细粒度复杂度框架下确定 CFL 可达性的精确指数，并证明 Dyck-2 的 Ω(n^2.5) 下界。
POPL 7(POPL)2023匹配度 5/10引用 6逻辑与自动机程序分析与抽象解释
P1 Automated Expected Value Analysis of Recursive Programs
递归程序的自动化期望值分析
提出将前期望语义翻译为一阶约束的项表示，实现递归概率程序期望值的全自动推断。
PLDI 7(PLDI)2023匹配度 5/10引用 6量子与概率编程程序分析与抽象解释
P1 PyAnalyzer: An Effective and Practical Approach for Dependency Extraction from Python Code
PyAnalyzer：一种有效且实用的 Python 代码依赖提取方法
提出 PyAnalyzer，将函数、类和模块建模为一等堆对象并利用类型标注，高效高召回地提取 Python 依赖。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 5/10引用 5程序分析与抽象解释
P1 API Misuse Detection via Probabilistic Graphical Model
基于概率图模型的 API 误用检测
将挖掘出的 API 使用规则建模为概率图模型，用概率表示规则可信度以降低误报与漏报。
ISSTA Proceedings of the 33rd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2024匹配度 5/10引用 5程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Statistical Type Inference for Incomplete Programs
不完整程序的统计类型推断
提出两阶段方法 Stir，用神经网络预测 token 类型标签并还原复杂类型，将类型推断转化为序列到图解析问题。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 5/10引用 4机器学习与程序语言程序分析与抽象解释语言设计与特性
P1 Adversities in Abstract Interpretation - Accommodating Robustness by Abstract Interpretation
抽象解释中的对抗性：用抽象解释容纳鲁棒性
用抽象解释将分类误差建模为抽象，定义并刻画弱化鲁棒性及其对抗边界。
TOPLAS 46(2)2024匹配度 5/10引用 4程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Evaluating the Effectiveness of Deep Learning Models for Foundational Program Analysis Tasks
评估深度学习模型在基础程序分析任务上的有效性
通过构建 CodeSem 数据集，实证评估四种深度学习代码模型在别名预测与程序等价性预测两个基础程序分析任务上的表现。
OOPSLA 8(OOPSLA1)2024匹配度 5/10引用 4机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 FlipFlop: A Static Analysis-based Energy Optimization Framework for GPU Kernels
FlipFlop：基于静态分析的 GPU 内核能耗优化框架
提出 FlipFlop，用 PTX 静态分析预测 GPU 内核能耗并推荐帕累托最优线程块配置。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 3程序分析与抽象解释语言与体系结构
P1 Quantitative Symbolic Similarity Analysis
定量符号相似性分析
提出对语义非等价性进行定量推理的符号相似性分析，可定位程序等价与不等价的具体输入区间。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 5/10引用 3程序分析与抽象解释程序验证
P1 Verification of Bit-Flip Attacks against Quantized Neural Networks
量化神经网络中比特翻转攻击的验证
提出首个针对量化神经网络比特翻转攻击的形式化验证框架，可证明其免疫或定位所有脆弱参数。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 5/10引用 3机器学习与程序语言程序验证程序分析与抽象解释
P1 Newtonian Program Analysis of Probabilistic Programs
概率程序的牛顿式程序分析
提出 NPA-PMA 框架，将牛顿法程序分析推广到含非确定性、非结构化控制流和递归的概率程序数据流分析。
OOPSLA 8(OOPSLA1)2024匹配度 5/10引用 3程序分析与抽象解释量子与概率编程
P1 Hardware-Aware Static Optimization of Hyperdimensional Computations
硬件感知的超维计算静态优化
提出硬件感知的静态分析优化框架 Heim，为 BSC 超维计算推导满足精度目标的最小超向量尺寸。
OOPSLA 7(OOPSLA2)2023匹配度 5/10引用 3程序分析与抽象解释语言与体系结构
P1 SSR: Safeguarding Staking Rewards by Defining and Detecting Logical Defects in DeFi Staking
SSR：通过定义与检测 DeFi 质押中的逻辑缺陷来保护质押奖励
首次系统定义 DeFi 质押的六类逻辑缺陷，并提出结合 LLM 与静态分析的检测工具 SSR。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 2程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 Environment-Sharing Analysis and Caller-Provided Environments for Higher-Order Languages
高阶语言中的环境共享分析与调用者提供环境
提出基于抽象解释的高阶环境共享分析并形式化，支持调用者提供环境以减少环境分配。
ICFP 9(ICFP)2025匹配度 5/10引用 2程序分析与抽象解释编译与代码生成
P1 Constructive Galois Connections
构造性 Galois 连接
提出构造性 Galois 连接，使抽象解释中的 Galois 连接可在依赖类型证明助手中机械化并支持可提取算法。
JFP vol.292019匹配度 5/10引用 2程序分析与抽象解释定理证明与证明工程
P1 From Seed to Scope: Reasoning to Identify Change Impact Sets
从种子到范围：识别变更影响集的推理方法
提出 Ripple，用 LLM 做意图感知的变更影响分析，以两阶段设计平衡精度与召回，F1 提升 39.7%–380.8%。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 ConfLogger: Enhance Systems' Configuration Diagnosability through Configuration Logging
ConfLogger：通过配置日志增强系统的配置可诊断性
提出配置日志思想，用配置感知静态污点分析与LLM生成诊断日志，显著提升系统配置问题的可诊断性。
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 5/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 BinStruct: Binary Structure Recovery Combining Static Analysis and Semantics
BinStruct：结合静态分析与语义的二进制结构恢复
提出 BinStruct 框架，融合静态引用/调用模式与 LLM 语义，从二进制中恢复文件与模块两级结构。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言安全与隐私
P1 A Pixel-Level Explainable Approach of Convolutional Neural Networks and Its Application
一种像素级可解释的卷积神经网络方法及其应用
提出基于引导符号执行的像素级CNN可解释方法，并用于提升对抗鲁棒性。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 5/10引用 1机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Synthesizing smart solving strategy for symbolic execution
为符号执行合成智能求解策略
提出两阶段符号执行方法，用深度学习合成程序特定求解策略以提升约束求解性能。
ASE Proceedings of the 35th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2020匹配度 5/10引用 1程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Scaling Inter-procedural Dataflow Analysis on the Cloud
在云上扩展过程间数据流分析
提出分布式框架 BigDataflow，用分布式 worklist 算法在集群上高效完成百万行级程序的过程间数据流分析。
TOPLAS 48(1)2026匹配度 5/10引用 1程序分析与抽象解释
P1 Nice to Meet You: Synthesizing Practical MLIR Abstract Transformers
Nice to Meet You：合成实用的 MLIR 抽象转换器
提出 NiceToMeetYou 框架，无需 sketch 地合成 MLIR 中实用、可证可靠的整数抽象转换器。
POPL 10(POPL)2026匹配度 5/10引用 1程序合成程序分析与抽象解释
P1 Deployment Risk Assessment using Diff-Aware Features: A Case Study at Prime Video
基于差异感知特征的部署风险评估：Prime Video 案例研究
提出以代码 diff 特征为核心、用 LLM 做多语言特征提取的部署风险预测框架，跨数据集 F1 达 0.81。
ASE Proceedings of the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2026匹配度 5/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 T-REX: Teaching Large Language Models to Reason with Verbalized Execution Semantics
T-REX：教导大型语言模型用言语化执行语义进行推理
提出教师-学生框架 T-REX，用逐步自然语言执行语义理由训练小模型预测程序状态，超越 GPT-4o。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 5/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Systematic Design of Separation Logics
分离逻辑的系统化设计
提出从程序语义系统推导内嵌局部性原理的局部公理与框架规则的方法。
OOPSLA 10(OOPSLA2)2026匹配度 5/10程序验证程序分析与抽象解释
P1 Tackling ML-based Dynamic Mispredictions using Statically Computed Invariants for Attack Surface Reduction
利用静态计算的不变式处理基于 ML 的动态误预测以缩减攻击面
提出用静态不变式 ensue() 校验 ML 动态函数调用预测，区分误预测与攻击，降低攻击面与开销。
ASPLOS Proceedings of the 30th ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, Volume 22025匹配度 5/10安全与隐私机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 Path-Guider: An IDE-based Agentic AI Tool for Path-based COBOL Program Analysis
Path-Guider：一个基于 IDE 的、面向路径的 COBOL 程序分析智能体 AI 工具
提出对话式 AI 智能体工具 Path-Guider，在 IDE 中集成路径/切片、符号执行与差分测试，辅助 COBOL 程序理解与调试。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 5/10机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P1 A Holistic Risk Calculus for Microservice Systems using Multi-Source Signal Fusion
面向微服务系统的整体风险演算：多源信号融合
提出融合静态分析、语义依赖、LLM业务上下文与运行时日志的整体风险演算，实现微服务漏洞的量化与溯因诊断。
FSE Proceedings of the 34th ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering2026匹配度 5/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P1 Vulnerability-Affected Versions Identification: How Far Are We?
受漏洞影响的版本识别：我们进展如何？
首个对漏洞影响版本识别工具的大规模实证研究，构建基准并揭示现有方法准确率普遍低于45%的局限。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10程序分析与抽象解释安全与隐私
P1 The Fault in our Stats
统计中的缺陷
提出基于 SIR 的静态检查技术，并实现首个统计学 linter stat-lint，用于发现数据科学程序中的统计最佳实践违规。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10程序分析与抽象解释编程环境与开发者工具
P1 FirmProj: Detecting Firmware Leakage in IoT Update Processes via Companion App Analysis
FirmProj：通过伴侣应用分析检测 IoT 固件更新过程中的固件泄露
结合静态分析与大模型自动审计 IoT 伴侣应用，揭示固件更新中的泄露漏洞并获得 35 个 CVE。
ASE 2025 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)2025匹配度 5/10安全与隐私程序分析与抽象解释
P1 Learning DNN Abstractions using Gradient Descent
使用梯度下降学习 DNN 抽象
提出用连续参数表示 DNN 抽象构造，并用梯度下降搜索抽象空间，避免 CEGAR 陷入次优抽象。
ASE Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2024匹配度 5/10程序分析与抽象解释程序验证机器学习与程序语言
P1 Assessment of Automated (Intelligent) Toolchains
自动化（智能）工具链的评估
提出评估自动化智能工具链整体正确性、不确定性与误差传播的方法与自动化工具。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 5/10测试、调试与修复程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P1 Piecewise Analysis of Probabilistic Programs via 𝑘-Induction
基于 k-归纳的概率程序分段分析
提出基于 k-归纳的分段定量分析方法，为概率程序合成更紧的分段多项式界。
POPL 10(POPL)2026匹配度 5/10程序分析与抽象解释
P1 Soundness of Predictive Concurrency Analyses
预测性并发分析的健全性
统一并推广预测性并发分析的健全性定义，提出三步证明模板，并证明六个已有分析（含首个弱内存分析）健全。
OOPSLA 9(OOPSLA1)2025匹配度 5/10并发、并行与内存模型程序分析与抽象解释
P1 Structural Abstraction and Refinement for Probabilistic Programs
概率程序的结构抽象与精化
提出结构抽象精化框架，将概率控制流自动机抽象为MDP，并用CEGAR复用非概率验证技术验证概率程序阈值问题。
OOPSLA 9(OOPSLA2)2025匹配度 5/10程序验证程序分析与抽象解释
P1 Witnessability of Undecidable Problems
不可判定问题的可见证性
提出“可见证性”概念，证明多数不可判定问题可计算地从任意可判定近似构造出反例输入。
POPL 7(POPL)2023匹配度 5/10逻辑与自动机程序分析与抽象解释
P2 Empirical review of automated analysis tools on 47,587 Ethereum smart contracts
对 47,587 个以太坊智能合约上自动化分析工具的实证评估
通过可扩展框架 SmartBugs 对 9 个分析工具做大规模实证评估，揭示智能合约漏洞检测精度低与假阳性严重。
ICSE Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering2020匹配度 4/10引用 398程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 PyCG: Practical Call Graph Generation in Python
PyCG：Python 中的实用调用图生成
提出静态跨过程分析生成 Python 调用图，精度约 99.2%，千行代码平均 0.38 秒。
ICSE 2021 IEEE/ACM 43rd International Conference on Software Engineering (ICSE)2021匹配度 4/10引用 121程序分析与抽象解释
P2 An empirical study on the effectiveness of static C code analyzers for vulnerability detection
静态 C 代码分析器漏洞检测有效性的实证研究
实证评估六款静态C分析器，发现真实项目漏洞漏报率47%–80%，组合工具可降漏报但增误报。
ISSTA Proceedings of the 31st ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2022匹配度 4/10引用 121程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Graspan
Graspan：面向大规模程序图的磁盘并行图系统
提出磁盘并行图系统 Graspan，以边对中心计算模型在大程序图上计算动态传递闭包，提升过程间静态分析可扩展性。
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Second International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2017匹配度 4/10引用 110程序分析与抽象解释
P2 How many of all bugs do we find? a study of static bug detectors
我们能发现所有缺陷中的多少？静态缺陷检测器研究
通过扩展 Defects4J 数据集的实证研究，量化了三种主流静态缺陷检测器能发现真实缺陷的比例。
ASE Proceedings of the 33rd ACM/IEEE International Conference on Automated Software Engineering2018匹配度 4/10引用 109程序分析与抽象解释测试、调试与修复
P2 Static automated program repair for heap properties
针对堆性质的静态自动程序修复
用分离逻辑静态推理程序片段语义效果，无需测试用例即可修复指针安全缺陷并验证补丁正确性。
ICSE Proceedings of the 40th International Conference on Software Engineering2018匹配度 4/10引用 91测试、调试与修复程序分析与抽象解释
P2 Do Android taint analysis tools keep their promises?
Android 污点分析工具兑现承诺了吗？
揭示 Android 污点分析工具评估目标不一、基准不完整且缺乏真值，导致无法真正比较工具。
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 4/10引用 76程序分析与抽象解释安全与隐私
P2 Comparison and Evaluation on Static Application Security Testing (SAST) Tools for Java
Java 静态应用安全测试（SAST）工具的比较与评估
系统比较七个开源 Java SAST 工具，揭示其在真实漏洞上召回率低且互补性有限。
FSE Proceedings of the 31st ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2023匹配度 4/10引用 74安全与隐私程序分析与抽象解释
P2 Scalability-first pointer analysis with self-tuning context-sensitivity
可扩展性优先的自调优上下文敏感指针分析
提出可扩展性优先、自调优上下文敏感性的指针分析，避免多次运行即可兼顾时间与精度。
FSE Proceedings of the 2018 26th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2018匹配度 4/10引用 65程序分析与抽象解释
P2 Probabilistic Disassembly
概率反汇编
提出概率反汇编方法，为每个地址估计其为真实指令的概率，在大量二进制上实现零漏报与低误报。
ICSE 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering (ICSE)2019匹配度 4/10引用 58程序分析与抽象解释
P2 An empirical study of real-world variability bugs detected by variability-oblivious tools
对可变性无关工具检测到的真实世界可变性错误的实证研究
用配置采样与自动特征识别模拟可变性感知分析，在三个可配置C项目上发现80%警告为可变性警告，人工确认77个真实缺陷。
FSE Proceedings of the 2019 27th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering2019匹配度 4/10引用 55程序分析与抽象解释
P2 Fault localization via efficient probabilistic modeling of program semantics
通过程序语义的高效概率建模实现故障定位
仅对程序值的正确性而非完整语义进行概率建模，在故障定位的有效性与可扩展性之间取得平衡。
ICSE Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering2022匹配度 4/10引用 54测试、调试与修复程序分析与抽象解释
P2 Tai-e: A Developer-Friendly Static Analysis Framework for Java by Harnessing the Good Designs of Classics
Tai-e：借力经典优良设计、面向开发者友好的 Java 静态分析框架
提出从零实现的 Java 静态分析框架 Tai-e，系统比较经典框架的设计取舍并择优或重新设计，使之易学易用。
ISSTA Proceedings of the 32nd ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2023匹配度 4/10引用 50程序分析与抽象解释
P2 Deep specification mining
深度规约挖掘
提出 DSM，用深度学习从执行轨迹中挖掘有限状态自动机规约，并在库类与 Android 沙箱中验证有效性。
ISSTA Proceedings of the 27th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2018匹配度 4/10引用 50机器学习与程序语言程序分析与抽象解释
P2 A lightweight framework for function name reassignment based on large-scale stripped binaries
基于大规模 stripped binaries 的轻量级函数名重赋框架
提出轻量级框架，在无需重量级二进制分析的情况下，为大规模 stripped binaries 重赋描述性函数名。
ISSTA Proceedings of the 30th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2021匹配度 4/10引用 48程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P2 SCVHunter: Smart Contract Vulnerability Detection Based on Heterogeneous Graph Attention Network
SCVHunter：基于异构图注意力网络的智能合约漏洞检测
提出 SCVHunter 框架，用异构语义图与异构图注意力网络检测智能合约漏洞，并支持专家标注关键节点。
ICSE Proceedings of the IEEE/ACM 46th International Conference on Software Engineering2024匹配度 4/10引用 47程序分析与抽象解释机器学习与程序语言
P2 Judge: identifying, understanding, and evaluating sources of unsoundness in call graphs
Judge：识别、理解与评估调用图中不健全性的来源
提出 Judge 工具链，识别并评估调用图不健全性的来源，刻画 Soot/WALA/DOOP/OPAL 的健全性能力。
ISSTA Proceedings of the 28th ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis2019匹配度 4/10引用 39程序分析与抽象解释
P2 Has My Release Disobeyed Semantic Versioning? Static Detection Based on Semantic Differencing
我的发布是否违反了语义化版本？基于语义差分的静态检测
提出基于语义差分的静态检测方法，用于发现 Java 库升级中签名相同但语义不兼容的语义破坏问题。
ASE Proceedings of the 37th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering2022匹配度 4/10引用 35程序分析与抽象解释