Registration Number
0826U003587, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
01-09-2026
popup.evolution
o
Title
Detection of Software Anomalies Based on Memory Dump Analysis
Author
Mykola Y. Mitikov,
popup.head Nataliia A. Huk
popup.opponent Borys I. Moroz
popup.opponent Olga Tkachenko
popup.review Liliia M. Bozhukha
popup.review Kostiantyn Y. Zolotko
popup.rada
Oles Honchar Dnipro National University
Description
Дисертаційне дослідження було проведено з метою розроблення математичної моделі, критеріїв та алгоритмічних процедур ідентифікації сценаріїв надмірного використання оперативної пам’яті програмними застосунками керованого середовища виконання на основі формалізованого подання знімка пам’яті, а також побудови продукційного механізму застосування правил для кількісного оцінювання можливого зменшення обсягу пам’яті після допустимих перетворень подання даних. Для цього в ході роботи вперше запропоновано формальну модель знімка пам’яті програмного процесу як скінченної типізованої структури об’єктів, у якій байтове подання пам’яті інтерпретується через множини об’єктів, типів, адрес, розмірів, значень полів і зв’язків між об’єктами. Вперше сформульовано задачу ідентифікації надмірного використання оперативної пам’яті як задачу виявлення класів надлишкового подання інформації у типізованій структурі об’єктів з урахуванням еквівалентності за інформаційним вмістом, безнадлишкового представлення та кількісного коефіцієнта надмірності. Удосконалено алгоритмічний підхід до виявлення дублікатів незмінюваних об’єктів у знімках пам’яті шляхом попереднього групування об’єктів за типом і швидко обчислюваними ознаками інформаційного вмісту з подальшою перевіркою еквівалентності всередині отриманих підмножин. Дістав подальшого розвитку метод кількісного оцінювання можливого зменшення використання пам’яті для основних класів надлишкового подання даних, зокрема дублювання незмінюваних об’єктів, надлишкового діапазону типів полів, втрат через вирівнювання об’єктів, службових витрат хеш-колекцій і стискання масивів байтів зі збереженням інформаційного вмісту. Також вперше запропоновано формальну продукційну модель представлення знань для аналізу знімків пам’яті, у якій правила задаються предикатами над формалізованою структурою знімка пам’яті, а результатом логічного виведення є множина сценаріїв надмірного використання пам’яті, діагностичних висновків і кількісних оцінок очікуваного зменшення її обсягу. Інструментальну реалізацію використано для отримання фактів зі знімків пам’яті, виконання алгоритмічних процедур та експериментальної перевірки запропонованих моделей. У ході емпіричної перевірки на промислових знімках пам’яті було досліджено розподіл пам’яті за типами, кількісно оцінено дублювання незмінюваних рядкових значень, перевірено прискорене виявлення дублікатів, оцінено компактне подання ключових типів хеш-колекцій, вартість зберігання інформації у словниках для малих кількостей елементів і доцільність стискання масивів байтів; для сформованих діагностичних висновків зіставлено прогнозовані оцінки з фактичними змінами після перетворення подання даних.
Registration Date
2026-07-14
popup.nrat_date
2026-07-14 / 2026-09-24
