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J-GLOBAL ID:202002265109365585   整理番号:20A2449218

マルチ候補タスクスケジューリングによる適応並列ファジィ化【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Parallel Fuzzing with Multi-candidate Task Scheduling
著者 (4件):
資料名:
巻: 1619  号:ページ: 012019 (10pp)  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5565A  ISSN: 1742-6588  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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並列ファジィ化は,バグ検出に広く使われている技術である。それは,コンピューティング資源の完全な利点を取り入れることによって,ファジィ化性能を改良した。それにもかかわらず,既存の並列ファジィ方式は,効率的な情報同期とタスク分割の欠如のため,単一モードのファジィ最適化を並列モードに拡張できない。課題に取り組むために,研究者は,並列モードにおけるファジィの性能を改善するために,分岐ビットマップに基づくタスク分割と誘導情報同期化を組み合わせる並列ファジィフレームワークを提案した。しかしながら,並列フレームワークを有する既存のファジィ者を増やすとき,著者らは,タスクスケジューリング機構のようなファジィの若干の機構によって引き起こす2つのタイプの限界を見つけた。本論文では,可能なタスクをできるだけ実行することにより,ファジィ化効率を改善する最適化並列ファジィ化手法を提案した。一方では,筆者らは,貴重なが見逃されるタスク実行の機会を得るために,候補として入力に対応する複数のタスクを取り入れたマルチ候補タスクスケジューリング機構を導入した。他方,著者らは,同期情報中心設計解法をファジィの若干の機構に適用して,並列インスタンスがそれらの実行モードをシフトさせるかどうかを決定する良い指標として同期情報を取り上げて,それは並列インスタンスの適応能力を改良して,タイムリーなタスクをタイムリーに実行するためにそれらを容易にした。FairfuzzとPAFLのトップにプロトタイプシステムOPAFLを実装し,いくつかの実世界ソフトウェアでその性能を評価した。実験結果は,OPAFLが,PAFLで強化されたFairfuzzとFairfuzzの元の並列モードと比較して,より多くのタスクを貴重に実行して,より高いブランチカバレッジを達成することができることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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ディジタル計算機方式一般  ,  人工知能  ,  工程管理  ,  計算機網 
タイトルに関連する用語 (4件):
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