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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Weakly Sensitive Analysis for Unbounded Iteration over JavaScript Objects

verfasst von : Yoonseok Ko, Xavier Rival, Sukyoung Ryu

Erschienen in: Programming Languages and Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

JavaScript framework libraries like jQuery are widely used, but complicate program analyses. Indeed, they encode clean high-level constructions such as class inheritance via dynamic object copies and transformations that are harder to reason about. One common pattern used in them consists of loops that copy or transform part or all of the fields of an object. Such loops are challenging to analyze precisely, due to weak updates and as unrolling techniques do not always apply. In this paper, we observe that precise field correspondence relations are required for client analyses (e.g., for call-graph construction), and propose abstractions of objects and program executions that allow to reason separately about the effect of distinct iterations without resorting to full unrolling. We formalize and implement an analysis based on this technique. We assess the performance and precision on the computation of call-graph information on examples from jQuery tutorials.

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Fußnoten
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Metadaten
Titel
Weakly Sensitive Analysis for Unbounded Iteration over JavaScript Objects
verfasst von
Yoonseok Ko
Xavier Rival
Sukyoung Ryu
Copyright-Jahr
2017
Buch
Programming Languages and Systems

Print ISBN: 978-3-319-71236-9

Electronic ISBN: 978-3-319-71237-6

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-71237-6_8

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