Code2Inv: A Deep Learning Framework for Program Verification
Code2Inv: A Deep Learning Framework for Program Verification
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DOI：
10.1007/978-3-030-53291-8_9
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发表时间：
2020-06-16
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Song L
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Si X;Naik A;Dai H;Naik M;Song L
我们提出了一个一般的端到端深度学习框架代码2INV，该框架将验证任务和证明检查器作为输入，并通过与给定的检查器进行交互来自动学习验证任务的有效证明。用嵌入模块和语法对Code2Inv进行参数化：前者将验证任务编码为数字向量，而后者则描述了解决方案Code2Inv的格式。我们通过两个小规模但表现力的实例演示了Code2Inv的灵活性：C程序的循环不变合成器和一个约束的号角（CHC）求解器。
We propose a general end-to-end deep learning framework Code2Inv, which takes a verification task and a proof checker as input, and automatically learns a valid proof for the verification task by interacting with the given checker. Code2Inv is parameterized with an embedding module and a grammar: the former encodes the verification task into numeric vectors while the latter describes the format of solutions Code2Inv should produce. We demonstrate the flexibility of Code2Inv by means of two small-scale yet expressive instances: a loop invariant synthesizer for C programs, and a Constrained Horn Clause (CHC) solver.
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