申请/专利权人：东南大学

申请日：2023-05-17

公开（公告）日：2023-08-01

公开（公告）号：CN116521565A

主分类号：G06F11/36

分类号：G06F11/36;G06F21/57;G06N5/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开

摘要：本发明公开一种基于权重比较的自动化猜测符号执行方法及装置，方法包含以下步骤：符号化执行程序，初始化程序符号状态；使用启发式搜索对程序进行路径探索；对分支语句节点根据权重选择方向继续搜索；达到最大猜测深度后执行约束求解；根据约束求解结果确定是否回溯并调整节点权重；根据当前最大猜测深度下猜测结果调整最大猜测深度。本发明相比采用普通启发式搜索符号执行方法的方案，减少了约束求解的次数，进而大幅减少了约束求解以及符号执行运行时间；本发明相比采用普通猜测搜索符号执行方法的方案，提升了猜测符号执行的猜测成功率，减少回溯次数，同时通过自动化确定最大猜测深度提升了方法对不同程序的适应性，具有较好的准确率和实用性。

主权项：1.一种基于权重比较的自动化猜测符号执行方法，其特征在于，包括如下步骤：1符号化执行程序，初始化程序的符号状态为六元组pc，π，σ，d，tp，fp，同时，设置最大猜测深度D；其中，pc指向需要处理的下一条程序语句，π指代路径约束信息，σ表示与程序变量相关的符号值集，d表示当前状态的猜测深度，tp表示当前节点为条件分支语句情况下选择真分支的概率，fp表示当前节点为条件分支语句情况下选择假分支的概率；2将程序符号状态初始值pc0，true，σ0，0，tp0，fp0加入至开放列表openlist后开始启发式搜索进行路径探索，其中，开放列表openlist是一个排序列表，其中的节点按照它们根据启发式搜索算法附加的启发值进行排序；3对当前节点的约束条件进行约束求解，如果约束求解成功即猜测成功则调整最大猜测深度D并转入步骤2.1继续探索，如果约束求解失败即猜测失败则转入步骤4；4对该节点进行回溯，从状态栈state中依次取出该约束求解但还没有进行约束求解的节点进行约束求解直至找到可行的状态节点；5对步骤4中回溯的节点中约束求解失败的节点调整真分支权重值tp以及假分支权重值fp并删除这些节点在开放列表openlist中的节点状态，调整最大猜测深度D并转入步骤2.1继续探索路径；6完成程序路径探索。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 东南大学 一种基于权重比较的自动化猜测符号执行方法及装置

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