Symbolic execution is a classic technique for systematic bug finding, which has seen many applications in recent years but remains hard to scale. Recent work introduced ranged symbolic execution to distribute the symbolic execution task among different workers with minimal communication overhead using test inputs. However, each worker was restricted to perform only a depth-first search. This paper introduces a new approach to ranging, called test-depth partitioning, that allows the workers to employ different search strategies without compromising the completeness of the overall search. Experimental results show that the proposed approach provides a more flexible ranging solution for distributed symbolic execution. The core idea behind test-depth partitioning is to use a test-depth pair to define a region in the execution space. Such a pair represents a partial path or a prefix, and it obviates the need for complete tests to determine boundaries as was the case in the previous ranging scheme. Moreover, different workers have the freedom to select the search strategy of choice without affecting the functioning of the overall system. Test-depth partitioning is implemented using KLEE, a well-known symbolic execution tool. The preliminary results show that the proposed scheme can prove to be an efficient tool to speed up symbolic execution.


翻译:常规执行是一种典型的系统错误发现技术,近年来有许多应用,但仍难以推广。最近的工作采用了一系列象征性执行,将象征性执行任务分配给不同工人,而使用测试投入的通信管理费很少。然而,每个工人只能进行深度第一搜索。本文引入了一种新方法,即“测试深度分离”,允许工人使用不同的搜索策略,而不影响总体搜索的完整性。实验结果显示,拟议方法为分布式象征性执行提供了更为灵活的解决方案。测试深度分割背后的核心思想是使用测试深度对子来定义执行空间的区域。这种对子代表了部分路径或前缀,因此不必像先前的测距办法那样进行完整的测试以确定边界。此外,不同工人可以自由选择搜索选择战略,而不影响整个系统的运作。测试深度分割使用KLEE,这是一个广为人知的象征性执行工具。初步结果显示,拟议的计划可以证明是加快象征性执行的高效工具。

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