EvoSE: evolutionary symbolic execution
EvoSE: evolutionary symbolic execution
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EvoSE：进化符号执行
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
M. Baluda
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Baluda
基于搜索的软件测试（SBST）和符号执行（SE）已成为全自动测试输入生成技术中最有效的。但是，这两种技术都没有令人满意地解决生成锻炼特定代码元素的测试用例的问题，因为在安全漏洞测试中所必需。本文提出了一种方法，这种方法结合了SBST和SE的优势。 Eveste实现了一种进化算法，该算法搜索程序控制流程图，以了解符号路径，这些路径遍历了最小不满意的分支条件数量的符号路径。初步评估表明，在针对特定代码元素时，效果优于最先进的搜索策略。
Search Based Software Testing (SBST) and Symbolic Execution (SE) have emerged as the most effective among the fully automated test input generation techniques. However, none of the two techniques satisfactorily solves the problem of generating test cases that exercise specific code elements, as it is required for example in security vulnerability testing. This paper proposes EvoSE, an approach that combines the strengths of SBST and SE. EvoSE implements an evolutionary algorithm that searches the program control flow graph for symbolic paths that traverse the minimum number of unsatisfiable branch conditions. Preliminary evaluation shows that EvoSE outperforms state-of-the-art SE search strategies when targeting specific code elements.
影响因子：
3.5
作者：
Anand, Saswat;Burke, Edmund K.;Zhu, Hong
通讯作者：
Zhu, Hong