A program's exceptional behavior can substantially complicate its control flow, and hence accurately reasoning about the program's correctness. On the other hand, formally verifying realistic programs is likely to involve exceptions -- a ubiquitous feature in modern programming languages. In this paper, we present a novel approach to verify the exceptional behavior of Java programs, which extends our previous work on ByteBack. ByteBack works on a program's bytecode, while providing means to specify the intended behavior at the source-code level; this approach sets ByteBack apart from most state-of-the-art verifiers that target source code. To explicitly model a program's exceptional behavior in a way that is amenable to formal reasoning, we introduce Vimp: a high-level bytecode representation that extends the Soot framework's Grimp with verification-oriented features, thus serving as an intermediate layer between bytecode and the Boogie intermediate verification language. Working on bytecode through this intermediate layer brings flexibility and adaptability to new language versions and variants: as our experiments demonstrate, ByteBack can verify programs involving exceptional behavior in all versions of Java, as well as in Scala and Kotlin (two other popular JVM languages).


翻译:程序的异常行为会显著增加其控制流的复杂性,从而影响程序正确性推理的准确性。另一方面,对实际程序进行形式化验证很可能涉及异常处理——这是现代编程语言中普遍存在的特性。本文提出了一种验证Java程序异常行为的新方法,该方法扩展了我们先前在ByteBack上的研究工作。ByteBack直接在程序的字节码层面进行操作,同时提供在源代码层面描述预期行为的方法;这种设计使ByteBack有别于大多数针对源代码的先进验证器。为了以适合形式化推理的方式显式建模程序的异常行为,我们引入了Vimp:一种高层字节码表示形式,它在Soot框架的Grimp基础上扩展了面向验证的特性,从而作为字节码与Boogie中间验证语言之间的中间层。通过该中间层在字节码上进行操作,为适应新的语言版本和变体带来了灵活性与适应性:如实验所示,ByteBack能够验证涉及异常行为的全版本Java程序,以及Scala和Kotlin(另外两种流行的JVM语言)程序。

0
下载
关闭预览

相关内容

Java 是一门编程语言,拥有跨平台、面向对象、泛型编程等特性。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
43+阅读 · 2024年1月25日
VIP会员
最新内容
国外海军作战管理系统与作战训练系统
专知会员服务
0+阅读 · 今天4:16
美军条令《海军陆战队规划流程(2026版)》
专知会员服务
6+阅读 · 今天3:36
《压缩式分布式交互仿真标准》120页
专知会员服务
3+阅读 · 今天3:21
《电子战数据交换模型研究报告》
专知会员服务
4+阅读 · 今天3:13
《基于Transformer的异常舰船导航识别与跟踪》80页
《低数据领域军事目标检测模型研究》
专知会员服务
4+阅读 · 今天2:37
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
8+阅读 · 4月22日
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
相关VIP内容
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
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017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
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
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
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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员