基于Uppaal的实时系统AADL数据流模型的转换与验证

体系结构分析设计语言AADL是一种可支持软硬件一体化建模及同一模型多元分析的形式化与图形化建模语言。采用时间自动机形式化模型检验方法对AADL模型中的数据流进行转换和验证。考虑到单一数据流与混合数据流的差异性,分别设计了数据流到时间自动机模型的转换规则,并通过时间自动机网络实现数据流的综合分析。设计开发了自动化模型转换的插件AADLToUppaal Plug-in,将其嵌入到OSTATE工具中,使用时间自动机建模与验证工具Uppaal对转换得到的时间自动机进行模拟和验证,等价地验证所设计的AADL模型数据流时延是否满足系统实时性要求。仿真实验结果表明,所设计的数据流模型转换方法能有效地将AADL模型转换到时间自动机模型,并能在Uppaal中正确地分析原模型的数据流时延特性。     

基于不变式生成的循环停机性验证

循环的停机性验证是程序验证中的一个难点。程序不变式用来描述程序变量的取值关系,其中线性不变式可以帮助描述程序变量间的线性关系,循环不变式能够有效刻画循环中的变量关系。本文基于线性不变式和多项式循环不变式的生成,将循环的停机性验证转化为求解一个最优化问题,给出了一个实用的程序停机性验证框架。基于该框架可以自动地验证程序的停机性,并给出循环的复杂度上界。实验结果说明了该方法的实用性。     

一个基于Mathematica平台的程序安全性自动验证工具

程序安全性验证是程序验证的重要部分。基于不变式生成,将程序的安全性验证转化为验证不变式集合是否蕴含表示安全性的逻辑公式。针对简化的C程序,结合验证工具Theorema,在Mathematica平台上实现一个对程序安全性进行自动验证的工具。实验结果表明,该验证工具能够自动验证只含数值变量的C程序。     

CILinear:一个线性不变式自动构造工具

构造不变式是程序验证的重要组成部分,而开源工具Interpro。能对简单的程序设计语言构造线性不变式。基于Interproc和C程序编译工具CII,针对简化的C程序设计并实现了自动构造数值型程序变量线性不变式的工具CILinear,并与Interproc进行了比较。实验表明CILinear能有效地构造线性不变式,并且比Interproc支持的语法更多。通过实例讨论了CILinear在程序验证中的实际应用。     

基于变量作用域的数据流分析

数据流分析作为程序分析的一种重要手段,已广泛应用于各种软件工程任务中。传统的数据流迭代分析法没有考虑变量因作用域问题而被隐藏和覆盖的现象,导致数据流信息不准确。在传统数据流迭代分析法的基础上提出一种基于变量作用域的数据流分析方法,它解决了变量被隐藏和覆盖的问题。最后将改进的方法和传统分析方法分别应用于程序切片中,实验证实了改进的方法更加准确。     

一种基于异常传播分析的数据流分析方法

异常处理是一种用来检测异常并对其进行处理的技术.异常传播改变了程序原来的执行路线,从而改变了程序中的数据流.在进行数据流分析时,如果不考虑异常传播对其造成的影响,则得到的信息将是不准确的.在分析C++异常传播机制和异常传播对数据流分析影响的基础上,提出一种包含异常传播信息的函数间控制流图的构建方法.该控制流图可以清晰地表示出异常的隐式控制流和异常的传播路径;然后提出了基于异常传播分析的数据流分析方法,并给出相应的算法.该方法既克服了因忽略异常传播对数据流影响而造成分析结果不准确的不足,又有助于实现异常传播数据流分析的自动处理;最后用一个实例验证了该方法的可用性.该方法可以为结构测试、回归测试、程序切片等软件工程任务提供相关信息.     

使用事件自动机规约的C语言有界模型检测

提出使用事件自动机对 C 程序的安全属性进行规约,并给出了基于有界模型检测的形式化验证方法。事件自动机可以规约程序中基于事件的安全属性,且可以描述无限状态的安全属性。事件自动机将属性规约与C程序本身隔离,不会改变程序的结构。在事件自动机的基础上,提出了自动机可达树的概念。结合自动机可达树和有界模型检测技术,给出将事件自动机和C程序转化为可满足性模理论SMT(satisfiability modulo theory)模型的算法。最后,使用SMT求解器对生成的SMT模型求解,并根据求解结果给出反例路径分析算法。实例分析和实验结果表明,该方法可以有效验证软件系统中针对事件的属性规约。     

基于GCC关键变量数据流分析算法的程序切片技术

随着程序的规模的扩大和复杂度的提高,通过直接分析源码进行程序切片,变得十分困难。在现有的利用编译优化技术来优化程序切片的方法中,存在无法有效利用程序的编译时信息和编译器的优化技术,以及对语言的支持不完善的问题。为此,分析了GCC编译器在编译时的中间表示,首次提出了基于GCC关键变量数据流分析算法的程序切片技术,以程序的GIMPLE中间表示为基础,以程序基本块为单位,通过迭代求解数据流方程,分析程序基本块内和不同基本块间的关键变量数据流信息。该程序切片技术可以获取源程序中仅与预设目标函数相关的关键变量和关键语句,缩减程序规模。最后通过实验,证明了该算法的可行性。     

基于数据分类的循环不变式自动生成

生成循环不变式是实现程序验证的关键步骤，但人工撰写循环不变式不仅步骤繁琐且容易出错。为此，提出一种基于数据分类的循环不变式生成方法，可直接为C程序的循环语句自动生成循环不变式。该方法生成循环程序的后置条件，并构造其Hoare三元组，通过收集循环程序执行过程中产生的测试数据，并根据其是否满足循环不变式的三个条件进行分类，从而生成循环不变式。所提出的方法在31个基准测试程序上，与目前比较先进的循环不变式生成方法进行比较分析。实验结果表明，所提出的方法不仅能够为C程序自动生成可验证的循环不变式，而且能够为最多的基准测试程序生成有效的循环不变式。     

良基归纳法在时序逻辑程序不变式验证中的应用

并发程序的不变式验证对理解程序和提高程序的正确性具有重要意义.以一种区间时序逻辑程序设计语言Framed Tempura为研究对象,给出了该语言的等价正则形,定义了该正则形在相邻两个状态上的良基关系,进而利用良基归纳法原理对该语言所描述的系统的不变式进行归纳验证.提出的基于良基归纳法的验证方法在时序逻辑程序中可以方便地验证系统的不变式,尤其是循环结构的不变量性质.     

基于约束依赖图的并发程序模型检测工具

模型检测是一种基于状态空间搜索的自动化验证方法,可以有效地提升程序的质量.然而,由于并发程序中线程调度的不确定性以及数据同步的复杂性,对该类程序验证时存在更为严重的状态空间爆炸问题.目前,大多采用基于独立性分析的偏序约简技术缩小并发程序探索空间.针对粗糙的独立性分析会显著增加需探索的等价类路径问题,开发了一款可细化线程迁移依赖性分析的并发程序模型检测工具CDG4CPV.首先,构造了待验证可达性性质对应的规约自动机;随后,根据线程迁移边的类型和共享变量访问信息构建约束依赖图;最后,利用约束依赖图剪裁控制流图在展开过程中的独立可执行分支.在SV-COMP 2022竞赛的并发程序数据集上进行了对比实验,并对工具的效率进行比较分析.实验结果表明,该工具可以有效地提升并发程序模型检测的效率.特别是,与基于BDD的程序分析算法相比,该工具可使探索状态数目平均减少91.38%,使时间和空间开销分别平均降低86.25%和69.80%.     

Verification of Finite Iterations over Tuples of Data Structures

In order to eliminate loop invariants in the process of program verification, a new language construct called finite iteration over tuples of data structures is introduced. Simulation of such iterations by means of iterations over hierarchical data structures is described. This enables one to apply the symbolic verification method, which was developed earlier, to such iterations. The simulation also applies to the case of iterations over tuples of data structures that include a loop exit statement. A technique for deriving and proving correctness conditions based on the induction principles is described. For finite iterations over files, a problem-oriented technique for proving correctness conditions is proposed. By way of example, the verification of two programs designed for file processing is described.     

On the Minimization of Finite State Transducers over Semigroups

Finite state transducers over semigroups are regarded as a formal model of sequential reactive programs that operate in the interaction with the environment. At receiving a piece of data a program performs a sequence of actions and displays the current result. Such programs usually arise at implementation of computer drivers, on-line algorithms, control procedures. In many cases verification of such programs can be reduced to minimization and equivalence checking problems for finite state transducers. Minimization of a transducer over a semigroup is performed in three stages. At first the greatest common left-divisors are computed for all states of a transducer, next a transducer is brought to a reduced form by pulling all such divisors “upstream,” and finally a minimization algorithm for finite state automata is applied to the reduced transducer.     

一种基于Büchi自动机的LTL程序模型检测方法

时序逻辑程序的形式化验证对提高程序的正确性具有重要意义。基于自动机的理论,用标签转移系统（S）表示程序的行为,用时序逻辑公式（F）描述程序的性质,构建相应的Büchi自动机,从而证明形式化公式SF是否可满足。     

构件化嵌入式软件设计模型非功能性质验证的工具实现

嵌入式软件的非功能性质是系统高可靠性的重要构成部分.传统的嵌入式软件可靠性保障技术主要关注于系统开发后期,缺乏有效工具对系统设计的非功能性质进行分析与验证.对基于接口自动机模型的构件化嵌入式软件设计验证原型工具T-CBESD(Tool for Component-based Embedded Software Designs)进行了资源及能耗等非功能性质验证功能的扩展设计与实现,包括:资源接口自动机和能耗接口自动机模型的输入输出接口设计、UML顺序图模型的预处理、带非功能语义信息的组合系统状态空间数据结构的设计、非实时资源使用性质与实时相关能量消耗特征验证算法的实现,以及一个通信构件组合系统的实例应用分析.     

DeltaFuzz: Historical Version Information Guided Fuzz Testing

With the widespread use of agile software development methods,such as agile and scrum,software is iteratively updated more frequently.To ensure the quality of the software,regression testing is conducted before new versions are released.Moreover,to improve the efficiency of regression testing,testing efforts should be concentrated on the modified and impacted parts of a program.However,the costs of manually constructing new test cases for the modified and impacted parts are relatively expensive.Fuzz testing is an effective method for generating test data automatically,but it is usually devoted to achieving higher code coverage,which makes fuzz testing unsuitable for direct regression testing scenarios.For this reason,we propose a fuzz testing method based on the guidance of historical version information.First,the differences between the program being tested and the last version are analyzed,and the results of the analysis are used to locate change points.Second,change impact analysis is performed to find the corresponding impacted basic blocks.Finally,the fitness values of test cases are calculated according to the execution traces,and new test cases are generated iteratively by the genetic algorithm.Based on the proposed method,we implement a prototype tool DeltaFuzz and conduct experiments on six open-source projects.Compared with the fuzzing tool AFLGo,AFLFast and AFL,DeltaFuzz can reach the target faster,and the time taken by DeltaFuzz was reduced by 20.59%,30.05%and 32.61%,respectively.     

RIAPC: a microcomputer program for the analysis of radioimmunoassay data

A microcomputer program for analysis of radioimmunoassays has been developed for use on microcomputers which operate under MS-DOS system software. The program messages are contained in an ASCII text file in French, English, and Spanish and can be modified by the user. The parameters and data can be entered manually into screen tables, or read from external files. An unweighted log/logit transformation is used for regression analysis of the standard curve. Provision is made for correction of the sample measurements for procedural losses (recovery). All results are written to an ASCII text file which can printed and/or reduced in order to pass the sample concentrations to other programs.     

论有穷状态验证方法的局限性

程序有穷状态验证方法是介于程序验证和程序测试之间的一种方法，一方面它如同程序验证一样可以证明某程序具有某些要求的性质，或找出反例证明该程序不具有所要求的性质。另一方面它又不像程序验证那样复杂，要求验证人员具有较高的形式化推理的专业理论和数学水平。但是，现有的有穷状态验证方法有很大的局限性，它要求所论证的性质是有穷自动机所接受的事件序列的集合，或等价地说该性质能表示成为正则表达式。众所周知，有穷自动机所能接受的语言类，按Chomsky字的集合的分类是很小的类。本文讨论了这种局限性，井尝试突破只能使用有穷自动机的限制，提出了一种新的验证方法——有穷路径验证法。在这种方法中，所论证的性质表示可以推广到使用任何一类自动机。作为代价，描写系统的模型限制是无环的。对于有环的描写系统的模型，本文提出了一种称之为“有穷路径测试”的方法。同一般的程序测试一样，用这种方法通过测试不能正面地验证程序的正确性，可是如果通不过测试，则能帮你发现反例，找出程序的错误。与一般的程序测试不同的是这里的测试是相对于模型的路径，而不执行实际的程序。     

基于自适应粒子群优化算法的测试数据扩增方法

针对在回归测试中原有测试数据集往往难以满足新版本软件测试需求的问题,提出一种基于自适应粒子群算法（APSO）的测试数据扩增方法。首先,根据原有测试数据在新版本程序上的穿越路径与目标路径的相似度,在原有的测试数据集中选择合适的测试数据,作为初始种群的进化个体;然后,利用初始测试数据的穿越路径与目标路径的不同子路径,确定造成两者路径偏离的输入分量;最后,根据路径相似度构建适应度函数,利用APSO操作输入分量,生成新的测试数据。该方法针对四个基准程序与基于遗传算法（GA）和随机法的测试数据扩增方法相比,测试数据扩增效率分别平均提高了约56%和81%。实验结果表明,所提方法在回归测试方面有效地提高了测试数据扩增的效率,增强了其稳定性。