以性质代替逐个具体状态
抽象解释是研究程序语义如何被可靠近似的理论框架，常用于静态分析。它不是把程序换一种自然语言解释，也不等于用解释器执行几个测试输入，而是选择一种能计算的状态描述，在其中推导程序可能具有的性质。Patrick Cousot与Radhia Cousot的1977年论文以格结构和固定点组织了这一思路。
例如，只关心整数变量是否为正时，可以用符号描述替代具体数值；若需要检查数组下标范围，则可用区间。把可能取值集合{1，3}抽象成区间[1，3]，保留了上下界，却把实际上未出现的2也包括进来。这种多包含一些可能性的表示，说明抽象通常不是无损压缩。
可靠近似与误报
在常见的前向安全分析中，抽象状态应覆盖所有具体可达状态，抽象运算也须覆盖对应具体运算的结果。例如，若x位于[1，3]，执行x加2后用[3，5]描述，就没有漏掉任何原区间可能产生的结果。具体到机器整数时，还必须采用该语言的溢出语义，不能不加说明地套用无限精度整数规则。
如果整个过近似结果与错误状态不相交，就可证明所建模范围内没有这种错误。反过来，两者相交未必意味着真有可执行的错误路径，可能只是丢失相关性造成误报。通过漏掉真实行为来减少告警，会破坏这种安全证明的可靠性；可靠分析的取舍通常是精度与成本，而不是任意交换误报和漏报。
循环与固定点计算
循环的执行次数可能事先未知，分析器不能只沿源码走一遍。它把初始状态与循环体产生的新状态反复合并，寻找一个再次执行转移仍被自身覆盖的不变描述。固定点观点把这类程序分析组织成方程或约束求解，也使不同分析方法能够放进共同的数学框架。
抽象域并不一定有限。区间端点可无限增长，直接迭代可能出现[0，0]、[0，1]、[0，2]等永不稳定的序列。加宽通过保守外推使计算更快稳定，例如在适当规则下放宽不断增长的上界；它保留覆盖关系，但可能牺牲精度。之后可用收窄恢复部分信息，不过不能保证得到最精确的可达状态集。
参考：[2]
选择适合问题的抽象域
单独记录x、y的区间可能丢失两者关系；关系型抽象域则可以保留某些线性不等式。区间、同余、八边形和多面体等描述各有表达能力与计算成本。采用更强的域或组合多个域，可能减少误报，却也会增加运算和存储负担，因而必须围绕要证明的性质选择。
抽象解释可以支持编译器优化所需的数据流分析、类型分析和安全验证，但“分析成功”只针对所采用语义、环境假设及目标性质。一般程序的非平凡行为存在不可判定性，有限资源下的自动分析不能同时承诺完全精确并适用于所有程序。得到保守而有用的答案，正是这一框架的实际目标。