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Modified condition/decision coverage(MC/DC)oriented compiler optimization for symbolic execution

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2020年第9期21卷 1267-1284页

作者： Wei-jiang HONG Yi-jun LIU Zhen-bang CHEN Wei DONG Ji WANG College of Computer National University of Defense TechnologyChangsha 410073China State Key Laboratory of High Performance Computing National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Symbolic execution is an effective way of systematically exploring the search space of a program,and is often used for automatic software testing and bug *** program to be analyzed is usually compiled into a binary or an intermediate representation,on which symbolic execution is carried *** this process,compiler optimizations influence the effectiveness and efficiency of symbolic ***,to the best of our knowledge,there exists no work on compiler optimization recommendation for symbolic execution with respect to(w.r.t.)modified condition/decision coverage(MC/DC),which is an important testing coverage criterion widely used for mission-critical *** study describes our use of a state-of-the-art symbolic execution tool to carry out extensive experiments to study the impact of compiler optimizations on symbolic execution ***/*** results indicate that instruction combining(IC)optimization is the important and dominant optimization for symbolic execution ***/*** designed and implemented a support vector machine based optimization recommendation method ***(denoted as auto).The experiments on two standard benchmarks(Coreutils and NECLA)showed that auto achieves the best MC/DC on 67.47%of Coreutils programs and 78.26%of NECLA programs.

关键词： Compiler optimization Modified condition/decision coverage(MC/DC) optimization recommendation Symbolic execution

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