Enhancing Dynamic Symbolic Execution by Automatically Learning Search Heuristics

We present a technique to automatically generate search heuristics for dynamic symbolic execution. A key challenge in dynamic symbolic execution is how to effectively explore the program's execution paths to achieve high code coverage in a limited time budget. Dynamic symbolic execution employs...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on software engineering Jg. 48; H. 9; S. 3640 - 3663
Hauptverfasser:	Cha, Sooyoung, Hong, Seongjoon, Bak, Jiseong, Kim, Jingyoung, Lee, Junhee, Oh, Hakjoo
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.09.2022 IEEE Computer Society
Schlagworte:	Algorithms concolic testing Dynamic symbolic execution execution-generated testing Heuristic Heuristic algorithms Learning Open source software search heuristics Search problems Searching Software algorithms Software testing Testing
ISSN:	0098-5589, 1939-3520
Online-Zugang:	Volltext
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