[연구] 차수영 교수, ICSE 2022 논문 게재 승인
- 소프트웨어융합대학
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- 2021-12-08
소프트웨어학과 차수영 교수(제1저자)의 논문이 소프트웨어 공학 분야의 최상위 국제 학술대회인 ICSE 2022 (The 44th International Conference on Software Engineering)에 게재 승인되었습니다. 본 논문 “SymTuner: Maximizing the Power of Symbolic Execution by Adaptively Tuning External Parameters”은 2022년 5월 미국 피츠버그에서 발표될 예정입니다.
본 논문의 목표는 기호 실행(Symbolic Execution) 도구들의 수많은 외부 파라미터들을 사람의 개입 없이 자동으로 조정하는 것입니다. 이 목표를 달성하기 위해, 본 논문은 기호 실행기의 행동을 관찰하고 파라미터 값의 샘플링 확률을 적절히 업데이트해주는 학습 알고리즘을 제안했습니다. 그 결과, 본 연구는 최신 오픈-소스 C 프로젝트들에서 기존 기술들보다 더 높은 코드 커버리지와 많은 오류들을 검출하는데 성공했습니다.
[논문 정보]
- “SymTuner: Maximizing the Power of Symbolic Execution by Adaptively Tuning External Parameters”
- Sooyoung Cha, Myungho Lee, Seokhyun Lee, and Hakjoo Oh
- The 44th International Conference on Software Engineering (ICSE 2022)
- Abstract:
We present SymTuner, a novel technique to automatically tune external parameters of symbolic execution. Practical symbolic execution tools have important external parameters (e.g., symbolic arguments, seed input) that critically affect their performance. Due to the huge parameter space, however, manually customizing those parameters is notoriously difficult even for experts. As a consequence, symbolic execution tools have typically been used in a suboptimal manner that, for example, simply relies on the default parameter settings of the tools and loses the opportunity for better performance. In this paper, we aim to change this situation by automatically configuring symbolic execution parameters. With SymTuner that takes parameter spaces to be tuned, symbolic executors are run without manual parameter configurations; instead, appropriate parameter values are learned and adjusted during symbolic execution. To achieve this, we present a learning algorithm that observes the behavior of symbolic execution and accordingly updates the sampling probability of each parameter space. We evaluated SymTuner with KLEE on 12 open-source C programs. The results show that SymTuner increases branch coverage of KLEE by 55% on average and finds 8 more bugs than KLEE with its default parameters over the latest releases of the programs.
차수영 | sooyoung.cha@skku.edu | 소프트웨어 분석 연구실 | http://sal.skku.edu/