資料介紹
在基于可滿足性模理論(SMT)的限界模型檢測中,限界深度對于程序驗(yàn)證結(jié)果的可信性和程序驗(yàn)證效率具有重要影響。傳統(tǒng)串行檢測方法由于單機(jī)處理性能和內(nèi)存的限制,不能在限界較深的條件下進(jìn)行驗(yàn)證。針對該問題,在Spark環(huán)境下提出一種分布式限界模型檢測方法。將源程序的LLVM中間表示(LLVM-IR)構(gòu)造為Spark內(nèi)置的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Pair RDD,利用MapReduce算法將Pair RDD轉(zhuǎn)化為表示驗(yàn)證條件的彈性分布式數(shù)據(jù)集(VCs RDD),VCs RDD轉(zhuǎn)化為SMT-LIB并輸入SMT求解器進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)串行檢測方法相比,該方法提高了驗(yàn)證過程中的限界深度和驗(yàn)證結(jié)果的正確率,并且對于復(fù)雜度較高的程序在限界相同的情況下其驗(yàn)證速度也有所提升。
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