Symbolic execution is a program analysis technique executing programs with symbolic instead of concrete inputs. This principle allows for exploring many program paths at once. Despite its wide adoption -- in particular for program testing -- little effort was dedicated to studying the semantic foundations of symbolic execution. Without these foundations, critical questions regarding the correctness of symbolic executors cannot be satisfyingly answered: Can a reported bug be reproduced, or is it a false positive (soundness)? Can we be sure to find all bugs if we let the testing tool run long enough (completeness)? This paper presents a systematic approach for engineering provably sound and complete symbolic execution-based bug finders by relating a programming language's operational semantics with a symbolic semantics. In contrast to prior work on symbolic execution semantics, we address the correctness of critical implementation details of symbolic bug finders, including the search strategy and the role of constraint solvers to prune the search space. We showcase our approach by implementing WiSE, a prototype of a verified bug finder for an imperative language, in the Coq proof assistant and proving it sound and complete. We demonstrate that the design principles of WiSE survive outside the ecosystem of interactive proof assistants by (1) automatically extracting an OCaml implementation and (2) transforming WiSE to PyWiSE, a functionally equivalent Python version.


翻译:符号执行是一种使用符号输入而非具体输入执行程序的分析技术。该原理允许一次性探索大量程序路径。尽管符号执行被广泛采用——特别是在程序测试领域——但针对其语义基础的研究投入却十分有限。缺乏这些基础,关于符号执行器正确性的关键问题便无法得到令人满意的解答:报告的缺陷是否可复现,抑或属于误报(可靠性)?若测试工具运行时间足够长,能否确保发现所有缺陷(完备性)?本文提出了一种系统性方法,通过将编程语言的操作语义与符号语义相关联,来工程化可证明可靠且完备的基于符号执行的缺陷检测器。与先前关于符号执行语义的研究不同,我们重点关注符号缺陷检测器中关键实现细节的正确性,包括搜索策略以及约束求解器在剪枝搜索空间中的作用。我们通过以下方式展示该方法:在Coq证明助手中实现WiSE——一款面向命令式语言的已验证缺陷检测器原型,并证明其可靠性与完备性。我们通过(1)自动提取OCaml实现和(2)将WiSE转化为功能等价的Python版本PyWiSE,证明WiSE的设计原则在交互式证明助手生态系统之外依然有效。

0
下载
关闭预览

相关内容

Smiling Macintosh
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
51+阅读 · 2022年10月2日
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
43+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月22日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月21日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月21日
VIP会员
最新内容
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
8+阅读 · 6月14日
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
12+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
8+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12日
相关VIP内容
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
51+阅读 · 2022年10月2日
自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
43+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员