Formal Foundations for Translational Separation Logic Verifiers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Program verification tools are often implemented as front-end translations of an input program into an intermediate verification language (IVL) such as Boogie, GIL, Viper, or Why3. The resulting IVL program is then verified using an existing back-end verifier. A soundness proof for such a translational verifier needs to relate the input program and verification logic to the semantics of the IVL, which in turn needs to be connected with the verification logic implemented in the back-end verifiers. Performing such proofs is challenging due to the large semantic gap between the input and output programs and logics, especially for complex verification logics such as separation logic. This paper presents a formal framework for reasoning about translational separation logic verifiers. At its center is a generic core IVL that captures the essence of different separation logics. We define its operational semantics and formally connect it to two different back-end verifiers, which use symbolic execution and verification condition generation, resp. Crucially, this semantics uses angelic non-determinism to enable the application of different proof search algorithms and heuristics in the back-end verifiers. An axiomatic semantics for the core IVL simplifies reasoning about the front-end translation by performing essential proof steps once and for all in the equivalence proof with the operational semantics rather than for each concrete front-end translation. We illustrate the usefulness of our formal framework by instantiating our core IVL with elements of Viper and connecting it to two Viper back-ends as well as a front-end for concurrent separation logic. All our technical results have been formalized in Isabelle/HOL, including the core IVL and its semantics, the semantics of two back-ends for a subset of Viper, and all proofs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle