FuSeBMC AI: Acceleration of Hybrid Approach through Machine Learning

Authors: Kaled M. Alshmrany, Mohannad Aldughaim, Chenfeng Wei, Tom Sweet, Richard Allmendinger, Lucas C. Cordeiro
Published: 2024-04-09

Source: https://arxiv.org/abs/2404.06031

PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.06031

AIにより推定されたラベル

テスト優先順位付け プログラム解析 リソース最適化

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Abstract

We present FuSeBMC-AI, a test generation tool grounded in machine learning techniques. FuSeBMC-AI extracts various features from the program and employs support vector machine and neural network models to predict a hybrid approach optimal configuration. FuSeBMC-AI utilizes Bounded Model Checking and Fuzzing as back-end verification engines. FuSeBMC-AI outperforms the default configuration of the underlying verification engine in certain cases while concurrently diminishing resource consumption.