Aide à l'analyse de traces d'exécution dans le contexte des microcontrôleurs 32 bits

par Azzeddine Amiar

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Lydie du Bousquet et de Yliès Carlo Falcone.

Le président du jury était Laurence Pierre.

Le jury était composé de Stéphane Frénot.

Les rapporteurs étaient Mireille Ducasse, Hélène Waeselynck.


  • Résumé

    Souvent, dû à l'aspect cyclique des programmes embarqués, les traces de microcontrôleurs contiennent beaucoup de données. De plus, dans notre contexte de travail, pour l'analyse du comportement, une seule trace se terminant sur une défaillance est disponible. L'objectif du travail présenté dans cette thèse est d'aider à l'analyse de trace de microcontrôleurs. La première contribution de cette thèse concerne l'identification de cycles, ainsi que la génération d'une description pertinente de la trace. La détection de cycles repose sur l'identification du loop-header. La description proposée à l'ingénieur est produite en utilisant la compression basée sur la génération d'une grammaire. Cette dernière permet la détection de répétitions dans la trace. La seconde contribution concerne la localisation de faute(s). Elle est basée sur l'analogie entre les exécutions du programme et les cycles. Ainsi, pour aider dans l'analyse de la trace, nous avons adapté des techniques de localisation de faute(s) basée sur l'utilisation de spectres. Nous avons aussi défini un processus de filtrage permettant de réduire le nombre de cycles à utiliser pour la localisation de faute(s). Notre troisième contribution concerne l'aide à l'analyse des cas où les multiples cycles d'une même exécution interagissent entre eux. Ainsi, pour faire de la localisation de faute(s) pour ce type de cas, nous nous intéressons à la recherche de règles d'association. Le groupement des cycles en deux ensembles (cycles suspects et cycles corrects) pour la recherche de règles d'association, permet de définir les comportements jugés correctes et ceux jugés comme suspects. Ainsi, pour la localisation de faute(s), nous proposons à l'ingénieur un diagnostic basé sur l'analyse des règles d'association selon leurs degrés de suspicion. Cette thèse présente également les évaluations menées, permettant de mesurer l'efficacité de chacune des contributions discutées, et notre outil CoMET. Les résultats de ces évaluations montrent l'efficacité de notre travail d'aide à l'analyse de traces de microcontrôleurs.

  • Titre traduit

    Assit to execution trace analysis in the microcontrollers 32 bits context


  • Résumé

    The microcontroller traces contain a huge amount of information. This is mainly due to the cyclic aspect of embedded programs. In addition, in our context, a single trace that ends at the failure is used to analyze the behavior of the microcontroller . The work presented in this thesis aims to assit in analysis of microcontroller traces. The first contribution of this thesis concerns the identification of cycles and the generation of a relevant description of the trace. The detection of cycles is based on the identification of the loop-header. The description of the trace is generated using Grammar-Based Compression, which allows the detection of repetitions in the trace. The second contribution concerns the fault localization. Our approach is based on the analogy between executions and cycles. Thus, this contribution is an adaptation of some spectrum-based fault localization techniques. This second contribution also defines a filtering process, which aims to reduce the number of cycles used by the fault localization. The third contribution considers that the multiple cycles of a same execution can interact together. Our fault localization for this type of cases is based on the use of association rules. Grouping cycles in two sets (suspect cycles and correct cycles), and searching for association rules using those two sets, helps to define the behaviors considered as corrects and those considered as suspects. This thesis presents the experimental evaluations concerning our contributions, and our tool CoMET.


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