MARC

 008190529s2018        ulk          s          00        eng
■001000014998333
■00520190102171934
■007cr
■020    ▼a9780438324893
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI10817147
■035    ▼a(MiAaPQ)berkeley:17894
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a004
■090    ▼a전자도서(박사논문)
■1001  ▼aGong,  Liang.
■24510▼aDynamic  Analysis  for  JavaScript  Code.▼h[electronic  resource]▼cGong,  Liang.
■260    ▼a[S.l.]▼bUniversity  of  California,  Berkeley.  ▼c2018
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2018
■300    ▼a1  online  resource(128  p.)
■500    ▼aSource:  Dissertation  Abstracts  International,  Volume:  80-01(E),  Section:  B.
■500    ▼aAdviser:  Koushik  Sen.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2018.
■520    ▼aThe  effectiveness  of  the  widely  adopted  static  analysis  tools  is  often  limited  by  JavaScript's  dynamic  nature  and  the  need  to  over-approximate  runtime  behaviors.  To  tackle  this  challenge,  we  research  robust  dynamic  analysis  techniques  for  real-w
■520    ▼aTo  analyze  front-end  web  applications,  we  first  extend  Jalangi  which  is  a  dynamic  analysis  framework  based  on  source  code  instrumentation.  Our  extension  of  Jalangi  intercepts  and  rewrites  JavaScript  code  during  network  transmission.  We  also  deve
■520    ▼aFirst,  we  present  DLint,  a  dynamic  analysis  approach  to  check  code  quality  rules  in  JavaScript.  DLint  consists  of  a  generic  framework  and  an  extensible  set  of  checkers  that  each  addresses  a  particular  rule.  We  formally  describe  and  implement  28  
■520    ▼aSecond,  we  present  JITProf,  a  profiling  framework  to  dynamically  identify  JIT-unfriendly  code,  which  prohibits  profitable  JIT  optimizations.  The  key  idea  is  to  associate  meta-information  with  JavaScript  objects  and  code  locations,  to  update  this
■520    ▼aFinally,  we  conduct  the  first  large-scale  empirical  study  of  security  issues  on  over  330,000  npm  packages.  We  adopted  an  iterative  approach  to  dynamically  analyze  those  packages  and  identified  360  previously  unknown  malicious  or  vulnerable  packa
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aComputer  science.
■690    ▼a0984
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bElectrical  Engineering  &  Computer  Sciences.
■7730  ▼tDissertation  Abstracts  International▼g80-01B(E).
■773    ▼tDissertation  Abstract  International
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2018
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14998333▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.
■980    ▼a201812▼f2019

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서