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西格玛*

swMATH ID: 21731
软件作者: 马特科·博廷坎(Matko Botinčan)、多马戈伊·巴比奇(Domagoj Babić)
描述: Sigma*:输入输出规范的符号学习。我们提出了Sigma*,一种学习软件行为符号模型的新技术。Sigma*通过使用符号猜想和抽象来解决合成软件模型的挑战。通过结合动态符号执行来发现程序的符号输入输出步骤,并通过反例引导抽象精化来过度近似程序行为,Sigma*将程序的任意源表示转换为忠实的输入输出模型。我们定义了一类流过滤器——用于处理数据项流的程序——如果抽象细化最终建立了足够强大的抽象,那么Sigma*将收敛到一个完整的模型。换句话说,西格玛*相对于抽象来说是完整的。为了表示推断出的符号模型,我们使用了一种可以有效组合和检查等效性的符号传感器变体。因此,Sigma*能够完全自动分析行为属性,如交换性、可逆性和幂等性,这对网络净化程序验证和流程序编译器优化很有用,正如我们在实验中所展示的那样。我们还展示了Sigma*推断的模型如何通过并行代码生成提高流程序的性能。
主页: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2429123
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14 计算机科学(68至XX)

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