评估通过人工干预应对 KLEE 缺陷查找挑战的方法
软件工程
2018-05-10 v1
摘要
符号执行已展现出在软件中发现安全相关缺陷的能力，但面临显著的可扩展性问题。人们普遍相信专家的人工干预有助于缓解这些限制因素。然而，关于这一想法鲜有正式的探究。在本文中，我们介绍了将 KLEE 符号执行引擎应用于一个新的缺陷语料库，以及使用人工干预来缓解所遇到问题的经验。我们的贡献包括：(1) Hemiptera，一个包含真实世界软件中超过 130 个缺陷的新型语料库；(2) 在 Hemiptera 上对 KLEE 符号执行引擎的全面评估，并对符号执行难以处理的频繁出现的软件模式进行了分类；(3) 对旨在解决符号执行底层问题的人工缓解措施的评估。我们的经验表明，在许多情况下，人工干预可以提高代码覆盖率和缺陷检测率。然而，它并非万能药，我们讨论了其局限性和遇到的挑战。
引用
@article{arxiv.1805.03450,
title = {Evaluating Manual Intervention to Address the Challenges of Bug Finding with KLEE},
author = {John Galea and Sean Heelan and Daniel Neville and Daniel Kroening},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.03450},
year = {2018}
}