基于多目标进化算法的字符串SMT求解器测试

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字符串SMT(可满足性模理论)求解器被广泛的应用在学术界和工业界。求解器的运行效率和正确性会极大的影响到各种软件和工程任务的执行,例如自动推理、形式化验证、软件测试等诸多热门领域。尽管有很多研究关注于测试SMT求解器,但是很少有专注于SMT求解器性能缺陷的研究。由于字符串理论作为一种出现较晚的求解器理论,并且存在着大量复杂的语法,使得字符串SMT求解器中包含大量潜在的缺陷。在现有的研究中,主要存在两个挑战:指导信息障碍和多样性障碍。在本文中提出了一种多目标进化算法MulStringFuzz,用于检测字符串求解器的性能缺陷。MulStringFuzz的独特之处在于使用了多目标优化算法和种群多样性评估方法。为了处理指导信息障碍,本文设计了三个优化目标函数:目标求解器和参考求解器之间运行时间差、代码覆盖率得分和测试用例的复杂性。在生成测试用例时以这三个优化目标函数作为指导信息搜索解空间。为了解决多样性障碍,本文提出基于求解器动态跟踪日志的多样性评估方法。通过动态跟踪日志来计算测试用例的相似性,然后使用拥挤算子筛选个体从而确保种群中测试用例的多样性。本文在广泛的实验中对算法的有效性进行评估,实验结果表明MulStringFuzz能够有效的检测字符串SMT求解器的性能缺陷,本文的方法可以多覆盖近5000行代码,生成的结果集中可以触发字符串SMT求解器性能缺陷的测试用例数是其他方法的3.25倍。通过分析结果集的空间分布,表明本文提出的基于求解器动态跟踪日志的拥挤距离计算方法能有效的增加种群中个体的多样性。这表明本文的方法可以更有效的检测字符串SMT求解器的性能缺陷。
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