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ICSE2012 Research Session 17: Formal Verification PowerPoint PPT Presentation


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ICSE2012 Research Session 17: Formal Verification. Build Code Analysis with Symbolic Evaluation An Automated Approach to Generating Efficient Constraint Solvers Simulation-Based Abstractions for Software Product-Line Model Checking. 担当者:横川 智教 ( 岡山県立大学 ). Q-1.

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ICSE2012 Research Session 17: Formal Verification

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Presentation Transcript


Icse2012 research session 17 formal verification

ICSE2012

Research Session 17: Formal Verification

Build Code Analysis with Symbolic Evaluation

An Automated Approach to Generating Efficient Constraint Solvers

Simulation-Based Abstractions for Software Product-Line Model Checking

担当者:横川智教(岡山県立大学)

ICSE2012 勉強会


Build code analysis with symbolic evaluation

Q-1

Build Code Analysis with Symbolic Evaluation

Ahmed Tamrawi, HoanAnhNguyen,

Hung Viet Nguyen, TienN. Nguyen

(Iowa State University)

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Background

Background

ソフトウェア開発において,ビルドコードのメンテナンスは

12% - 36%のオーバヘッドを生じさせる.

ソースコードの修正を伴う作業の4% – 27%は,

関連するビルドコードの修正を必要とする.

GNU makeにおけるビルドコードの解析を目的とした

環境およびツールSYMakeの開発

code smellの検出とrefactoringが可能

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Symake

SYMake

Makefileを解析し,SDG(記号依存グラフ)を生成.

Makefile

SDG

ifeq($(OS),Linux)

ext = o

cmd = build.sh

else

ext = exe

cmd = build.bat

endif

serverNM := server.$(ext)

clientNM:= client.$(ext)

programs := $(serverNM) $(clientNM)

all: $(programs)

server.o

rcp1

client.o

Select

all

server.exe

rcp2

client.exe

if

o

server.

ext

T-model

+

ICSE2012 勉強会


Evaluation

Evaluation

7つのシステムに対してSYMakeを適用し,

(1) locset(変数の出現位置)の検出

(2) code smell検出とrefactoring

の正確性と有効性について評価

A. locset検出(Tab. 3)

6人のPh.D.学生による手動検出との比較

  • SYMakeで検出されたlocsetは全て正しく,全てカバーしている

  • テキスト検索ツールを使用した場合は検出ミスが多い

B. code smell detection, refactoring (Tab. 4)

8人のPh.D.学生による手動検出との比較

  • SYMakeを利用することで,より正確に,かつ短時間で処理可能

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An automated approach to generating efficient constraint solvers

Q-2

An Automated Approach to Generating Efficient Constraint Solvers

DhariniBalasubramaniam, Christopher Jefferson,

Lars Kotthoff, Ian Miguel, Peter Nightingale

(University of St. Andrews)

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Background1

Background

Constraint Solverは,組み合わせ問題を効率的かつ

自動的に解くための手法の一つである.

既存のSolverは,幅広い問題に対応できるように

多くの機能から一体型として設計されている.

構造が複雑で,スケーラビリティや拡張性が低い

Constraint Solver生成フレームワークDominionの開発

ICSE2012 勉強会


Dominion solver

DominionにおけるSolver生成プロセス

Component

Library

コンポーネントの

実装

コンポーネントの

仕様

問題

コンポーネント

ソルバの

構造

解決すべき

問題

Problem

Generator

Analyzer

Solver

Generator

実行に関する情報

ソルバ

Solver

Execution

Monitor

実行

データ

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Evaluation1

Evaluation

6つの組み合わせ問題に対して,既存のソルバMinionと,

Dominionで生成したConstraint Solverとの比較を行った.

A. 処理時間の比較 (Fig. 2)

  • N-QueenとMSquareに対してDominion Solverはほぼゼロ

  • NMRに対してのみ,Dominion Solverがやや遅かった

B. 使用メモリ量の比較 (Fig. 3)

  • 全ての問題に対してDominion Solverは数倍以上少ない

  • NMRについても,3倍以上の差があった

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Simulation based abstractions for software product line model checking

Q-3

Simulation-Based Abstractions for Software Product-Line Model Checking

MaximeCordy, Andreas Classen, Gilles Perrouin, Pierre-Yves Schobbens

(University of Namur)

Patrick Heymans

(University of Namur; INRIA; LIFL–CNRS)

Axel Legay

(IRISA/INRIA Rennes; Aalborg University; University of Liège)

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Background2

Background

ソフトウェアプロダクトラインは,類似のソフトウェア製品を

開発する際に広く用いられつつある手法である.

フィーチャを組み合わせることでプロダクトを実現.

従来のモデル検査でプロダクトを検証するためには,

フィーチャ数に対して指数回数の実行が必要となる.

Featured Transition System(FTS)の導入.

{b}

{a}

{b}

f

s2

s2’’

s2’

¬f

f

¬f

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Icse2012 research session 17 formal verification

模倣関係に基づいた抽象化

遷移システム(TS)の模倣関係を利用して抽象化を行い,

状態数を削減する.

≦TS

{a}

{a}

s1

s2

s1’

s1’’

s2’

{b}

{b}

{b}

TS上の模倣関係をFTS上へと拡張(≦FTS)

2通りの定義を与える(Def.9, Def.10)

抽象化されたFTSに対して,LTL/CTLモデル検査を行う.

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Evaluation2

Evaluation

A. 時間計算量の評価(Theorem 15)

模倣関数を求めるための時間計算量は,O(|S|6・23n)

 (|S|:状態数,n:フィーチャ数)

B. 模倣関係の定義による検証時間の差(Tab. 1)

Def.10に基づくアルゴリズムはDef.9に比べて29倍程度速い.

C. LTL/CTLモデル検査の結果(Tab. 2)

  • LTSに対する検証では,抽象化によって検証コストが削減可能である.

    • TSに対する検証では,検証時間が47~48%増加.

    • LTSに対する検証では,検証時間が3%~8%減少.

  • 時相論理式#5に対して,抽象化により誤検出が発生した.

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