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J-GLOBAL ID：201902271043193604   整理番号：19A0516762

効率的二値レベル動的記号実行のための分岐履歴指向発見的探索【JST・京大機械翻訳】

A Branch History Directed Heuristic Search for Effective Binary Level Dynamic Symbolic Execution

著者 (4件)： Hu Yan (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Kong Weiqiang (School of Software, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Ren Yizhi (School of Cyberspace, Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, China) ,  Choo Kim-Kwang Raymond (Department of Information Systems and Cyber Security, The University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 8752-8762  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発見的探索は,大規模なプログラム入力空間を効果的に探索するために用いることができるので,発見的探索は現代の動的記号実行(DSE)ツールの重要な部分である。探索タスクは,入力空間がプログラムサイズの増加により指数関数的に成長するという事実により,いくつかの研究課題の一つであり,異なるプログラムは非常に異なる構造を持つ可能性がある。この挑戦は,サイバー物理システムまたはクラウドベースのインターネット環境のインターネットで構成されている。本論文では,新しい発見的探索アルゴリズムを提案した。これは,プログラム実行履歴を分析し,検索を知らせるために洗練された履歴情報を使用する。本論文は,動的記号実行の間に生成されたブランチと入力履歴が探索された入力空間を記憶するのを助けることができて,プログラムの部分構造を推論することができるという観察に基づいている。要約された分岐履歴により,提案した発見的探索は,より良い効率のために次の入力領域を探索するための情報(およびより良い)決定を行う。探索アルゴリズムを評価するために,実行履歴収集と解析を実行するためにモジュールと統合したコアDSEエンジンを実装した。著者らの方法を実用的にするために,著者らは,検索アルゴリズムを導くために,taint解析と制約解決統計を組み込んだ。実験結果は,豊富な履歴情報によって,新しい探索アルゴリズムがより効果的に入力空間を調査することができて,結果としてソフトウェア欠陥をより速く検出することができることを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ソフトウェア ,  プログラム実行 ,  指数関数 ,  *インターネット
準シソーラス用語： 検索アルゴリズム ,  実行履歴 ,  部分構造 ,  探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  符号理論  (ND02030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 二値 ,  記号 ,  分岐 ,  履歴 ,  発見 ,  探索