Word level property directed reachability
Notice bibliographique
Résumé
Verification approaches based on constraint solvers are successfully applied in firmware and other low-level code that interfaces with hardware. While for proving safety of gate-level sequential circuits, it often suffices to bit-blast and reduce to SAT-based IC3 or Property Directed Reachability (IC3/PDR), for handling machine-level instructions that perform arithmetic and data manipulation operations, word-level reasoning should be conducted. However, because of poor support for interpolation and quantifier elimination in the theory of bit-vectors (BV), previous attempts to lift IC3/PDR to word level required integrating it into an external abstraction-refinement loop. Aiming to reach more scalable bit-precise verification, we propose to bring useful insights from PDR-based verification algorithms used in software. In particular, instead of using bit-blasting to eliminate quantifiers from BV-formulas, we present a less expensive method for iterative approximate quantifier elimination in BV. It naturally supports all bit-operators and can be optimized further by applying rules inspired by modular linear arithmetic. Finally, we leverage recent techniques on learning inductive invariants based on explicit global guidance, thus allowing the approach to bypass interpolation. Our implementation on top of Spacer, a PDR-based verifier shows that such a word-level PDR is promising and can be more effective than state-of-the-art.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».