Automata Learning for Symbolic Execution

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Abstract

Black-box components conceal parts of software execution paths, which makes systematic testing, e. g., via symbolic execution, difficult. In this paper, we use automata learning to facilitate symbolic execution in the presence of black-box components. We substitute black boxes in a software system with learned automata that model them, enabling us to symbolically execute program paths that run through black-boxes. We show that applying the approach on real-world software systems incorporating black-boxes increases code coverage when compared to standard techniques.
Originalspracheenglisch
Titel2018 Formal Methods in Computer Aided Design, FMCAD 2018, Austin, TX, USA, October 30 - November 2, 2018
Redakteure/-innenNikolaj Bjørner, Arie Gurfinkel
Herausgeber (Verlag)IEEE CS
Seiten130 - 138
Seitenumfang9
ISBN (elektronisch)978-0-9835678-8-2
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2018
Veranstaltung18th Conference on Formal Methods in Computer-Aided Design - Austin, USA / Vereinigte Staaten
Dauer: 30 Okt 20182 Nov 2018
Konferenznummer: 18

Konferenz

Konferenz18th Conference on Formal Methods in Computer-Aided Design
KurztitelFMCAD 2018
LandUSA / Vereinigte Staaten
OrtAustin
Zeitraum30/10/182/11/18

Fingerprint Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Automata Learning for Symbolic Execution“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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