Constraints management in V# symbolic virtual machine

Abstract

Символьное исполнение — это техника статического анализа кода, которая применяется для решения таких задач, как автоматическая генерация тестов. Символьное исполнение обеспечивает теоретически полное покрытие кода, но является экспоненциально сложным процессом, который при этом использует дорогостоящие SMT-решатели. В связи с этим, создание практически применимого инструмента, основанного на символьном исполнении, невозможно без использования различных оптимизаций и эвристик. В данной работе проведён обзор таких оптимизаций символьного исполнения, как независимое управление ограничениями, кэширование моделей SMT-решателя и его инкрементальное использование. Рассмотренные оптимизации реализованы в символьной виртуальной машине V#, проведены эксперименты для оценки их эффективности.

Symbolic execution is a static code analysis technique applied in such areas as automatic test generation. Symbolic execution provides theoretically complete code coverage, but is exponentially complex and uses expensive SMT solvers. In this regard, the creation of a practically applicable tool based on symbolic execution is impossible without the use of various optimizations and heuristics. Such symbolic execution optimizations as constraint independence, SMT solver model caching, and its incremental use are reviewed in this paper. The considered optimizations are implemented in V# symbolic virtual machine and their effectiveness is evaluated with experiments.