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Enregistrement W2401568214

Combining static analysis and targeted symbolic execution for scalable bug-finding in application binaries

2016· article· en· W2401568214 sur OpenAlexaff
Riyad Parvez, Paul A. S. Ward, Vijay Ganesh

Notice bibliographique

RevueComputer Science and Software Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSymbolic executionComputer scienceConcolic testingProgram analysisStatic analysisStatement (logic)Programming languagePruningProcess (computing)Program slicingScalabilityCode (set theory)DebuggingSoftwareOperating system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Symbolic execution is an automated technique for program analysis that has recently become practical due to advances in constraint solvers. Symbolic execution eventually enumerates all feasible program executions, check assertions on all values of varaibles in a program path, and can prioritize executions of interest. However, path explosion, the fact that the number of program executions is typically at least exponential in the size of the program, hinders the adoption of symbolic execution in the real world. In this paper, we present a method for generating test-cases using symbolic execution which reach a given potentially buggy target statement. Such a potentially buggy program statement can be found by static program analysis or from crash-reports given by the users. The test-case generated by our technique serves as a proof of the bug. Generating crashes at the target statement have many applications including re-producing crashes, checking warnings generated by static program analysis tools, or analysis of source code patches in code review process. By constantly steering the symbolic execution along the branches that are most likely to lead to the target program statement and pruning the search space that are unlikely to reach the target, we were able to detect deep bugs in real programs. To tackle the memory requirement due to the exponential growth of program paths, we propose a new scheme to manage program execution paths without exhausting system memory. Experiments on real-life programs demonstrate that our tool WatSym, built on selective symbolic execution engine S2E, can generate crashing inputs in feasible time and order of magnitude better than symbolic approaches (as embodied by S2E) failed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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