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LF-checker：用于并发验证的有界模型检查机器学习加速（竞赛贡献）

机器学习 2023-01-24 v1

作者: Tong Wu , Edoardo Manino , Fatimah Aljaafari , Pavlos Petoumenos , Lucas C. Cordeiro

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摘要

我们描述并评估 LF-checker，一种基于机器学习的元验证工具。它提取被测程序的多种特征，并用决策树预测有界模型检查器的最优配置（标志）。我们当前工作专用于并发验证，并采用 ESBMC 作为后端验证引擎。文中我们证明 LF-checker 取得了优于底层验证引擎默认配置的结果。

关键词

机器学习有界模型检查并发验证决策树 ESBMC 元验证器程序特征

引用

@article{arxiv.2301.09142,
  title  = {LF-checker: Machine Learning Acceleration of Bounded Model Checking for Concurrency Verification (Competition Contribution)},
  author = {Tong Wu and Edoardo Manino and Fatimah Aljaafari and Pavlos Petoumenos and Lucas C. Cordeiro},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09142},
  year   = {2023}
}