Debugging nondeterministic programs is inherently difficult, particularly in microcontroller environments where execution paths can diverge unpredictably due to external sensor inputs. Traditional debugging techniques often fail to capture or reproduce this nondeterministic behavior effectively. Multiverse debugging has emerged as a compelling technique to debug nondeterministic programs, allowing developers to systematically explore all possible execution paths. Unfortunately, current multiverse debuggers are snapshot-based and most operate over a model of the program, limiting their use for debugging resource-constrained microcontrollers. Additionally, current multiverse debuggers, even ones specifically designed for microcontrollers suffer from state explosion making the state space overwhelming during debugging. To address these challenges, we introduce a trace-based multiverse debugger with a novel state-space reduction technique based on concolic execution. Our approach interleaves concolic analysis with live debugging to identify input values that define unique program paths. This hybrid technique efficiently prunes redundant paths from the state space while ensuring full code coverage. Unlike MIO, a recently published multiverse debugger for microcontrollers that focuses on IO consistency, our approach directly targets state explosion by leveraging concolic execution and uses a trace-based approach, significantly reducing the memory and communication overhead. We implemented a prototype using the WARDuino WebAssembly VM, demonstrating the feasibility and efficiency of our approach in real-world scenarios. Our results highlight substantial reductions in the state space compared to traditional multiverse debugging. This makes multiverse debugging more accessible and efficient for developers working with complex, nondeterministic programs running on microcontrollers.


翻译:调试非确定性程序本质上具有挑战性,尤其在微控制器环境中,由于外部传感器输入,执行路径可能不可预测地发散。传统调试技术往往难以有效捕捉或复现这种非确定性行为。多宇宙调试已成为调试非确定性程序的一种引人注目的技术,它允许开发者系统性地探索所有可能的执行路径。然而,当前的多宇宙调试器基于快照且大多在程序模型上运行,限制了其在资源受限的微控制器调试中的应用。此外,即便是专门为微控制器设计的多宇宙调试器,也面临状态爆炸问题,导致调试时状态空间过于庞杂。为解决上述挑战,我们提出一种基于轨迹的多宇宙调试器,采用基于共形执行的新型状态空间缩减技术。我们的方法将共形分析与实时调试交错进行,以识别定义唯一程序路径的输入值。这种混合技术能在保证全代码覆盖率的同时,高效地从状态空间中剪枝冗余路径。与近期发表的、专注于IO一致性的微控制器多宇宙调试器MIO不同,我们的方法通过利用共形执行直接针对状态爆炸问题,并采用基于轨迹的方法,显著降低了内存和通信开销。我们使用WARDuino WebAssembly虚拟机实现了原型系统,在真实场景中验证了方法的可行性与效率。实验结果表明,与传统的多宇宙调试相比,我们的方法实现了显著的状态空间缩减。这使得多宇宙调试对处理微控制器上复杂非确定性程序的开发者而言更加便捷高效。

0
下载
关闭预览

相关内容

《不确定通信条件下的分布式多智能体决策》122页
专知会员服务
58+阅读 · 2025年2月26日
多模态深度学习综述,18页pdf
专知
51+阅读 · 2020年3月29日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
22+阅读 · 2019年5月9日
一个牛逼的 Python 调试工具
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2019年4月30日
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2018年11月29日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 4月25日
Arxiv
0+阅读 · 4月21日
Arxiv
0+阅读 · 4月20日
VIP会员
相关主题
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:04
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
专知会员服务
3+阅读 · 今天7:59
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
3+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
10+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
《不确定通信条件下的分布式多智能体决策》122页
专知会员服务
58+阅读 · 2025年2月26日
相关资讯
多模态深度学习综述,18页pdf
专知
51+阅读 · 2020年3月29日
无人驾驶仿真软件
智能交通技术
22+阅读 · 2019年5月9日
一个牛逼的 Python 调试工具
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2019年4月30日
视频中的多目标跟踪【附PPT与视频资料】
人工智能前沿讲习班
30+阅读 · 2018年11月29日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员