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基于黑盒抽象的复杂代码符号执行研究

发布时间:2024-01-25 09:36
  随着现代信息社会的高速发展,软件已经进入人们生活的方方面面,为保障软件质量而对软件进行充分测试的重要性也随之愈发凸显。符号执行是近年来在软件测试领域被广泛使用的技术之一。该技术使用符号化变量而不是具体值变量作为代码的执行输入,在程序路径的分析过程中不断收集分支语句产生的路径约束,然后调用底层求解器对路径约束集合进行求解从而生成触发对应代码路径的测试用例。然而在处理现实世界中复杂的真实程序时,符号执行仍面临不少挑战。一方面,传统约束求解器的求解能力严重制约着符号执行处理复杂路径约束的能力。另一方面,当程序中包含复杂路径结构,如函数调用、循环语句等,符号执行会陷入大量路径的搜索与求解中。这些都极大地影响了符号执行技术在复杂程序上的应用。针对以上问题,本文在前期工作基于机器学习的符号执行框架的基础上,提出了一种基于黑盒抽象的新型符号执行方法。该方法不仅可以处理简单路径约束,也可将函数调用、循环语句等复杂代码片段编码为黑盒路径约束,然后通过底层机器学习指导的约束求解器进行采样、验证求解,提高符号执行对复杂代码的测试生成能力。本文的主要工作如下:●面向函数调用的黑盒抽象符号执行:为提高符号执行对...

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

图2-4:基于机器学习的符号执行框架中的不满足度计算??

图2-4:基于机器学习的符号执行框架中的不满足度计算??


图3一3:函数调用的黑盒执行

图3一3:函数调用的黑盒执行


图3一6:黑盒执行

图3一6:黑盒执行


图5-1:基于黑盒抽象的复杂代码符号执行框架??

图5-1:基于黑盒抽象的复杂代码符号执行框架??



本文编号:3884576

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