海喇叭

SeaHorn验证框架。本文提出了一个软件验证框架SeaHorn。SeaHorn的主要区别在于其模块化设计，它将编程语言的语法、操作语义和验证语义分离开来。SeaHorn包含几个新颖之处：它（a）使用高效而精确的过程间技术对验证条件进行编码，（b）在验证语义方面提供灵活性，以允许不同级别的精度，（c）利用软件模型检查和抽象解释的最新技术进行验证，和（d）使用Horn子句作为中间语言来表示验证条件，简化了与基于Horn子句的多个验证工具的接口。SeaHorn为用户提供了一个强大的验证工具，并为研究人员提供了一个可扩展和可定制的框架，用于试验新的软件验证技术。SeaHorn的有效性和可扩展性通过使用SV-COMP 2015的基准测试和真实的航空电子代码进行了广泛的实验评估。

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zbMATH参考文献（参考 11篇文章

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  1. Meseguer，José：广义重写理论，连贯完成和符号方法（2020）
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  3. Kafle，Bishoksan；Gallagher，John P.；Gange，Graeme；Schachte，Peter；Søndergaard，Harald；Stuckey，Peter J.：使用约束Horn子句进行前提推断的迭代方法（2018）
  4. Kiefer，Moritz；Klebanov，Vladimir；Ulbrich，Mattias:使用编译器IR进行关系程序推理（2018）
  5. Lucas，萨尔瓦多；Gutiérrez，Raúl:有序排序一阶理论逻辑模型的自动合成（2018）
  6. Kafle，Bishoksan；Gallagher，John P.：凸多面体抽象的Horn子句验证和基于树自动机的精化（2017）
  7. Wang，Wei；Barrett，Clark；Wies，Thomas:用于程序分析的分区内存模型（2017）
  8. Gange，Graeme；Navas，Jorge A.；Schachte，Peter；Søndergaard，Harald；Stuckey，Peter J.：非解释函数的抽象域（2016）
  9. 非平衡回归的递归函数（Stritschman，2016）
  10. Tan，Jiaqi；Tay，Hui Jun；Gandhi，Rajeev；Narasimhan，Priya:AUSPICE-R：机器代码中真实特征的自动安全性能证明（2016）
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