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面向形式化证明的命令生成技术
1
作者
莫广帅
熊焰
黄文超
《计算机系统应用》
2022年第1期273-278,共6页
随着软件规模的不断增大,软件安全问题日益严重.作为软件系统安全检测的有效手段,形式化证明旨在利用数学方法完成对软件属性的严格验证.常用的形式化证明方法利用模式匹配来进行定理证明,但存在策略生成不完备等缺陷.本文提出一种基于...
随着软件规模的不断增大,软件安全问题日益严重.作为软件系统安全检测的有效手段,形式化证明旨在利用数学方法完成对软件属性的严格验证.常用的形式化证明方法利用模式匹配来进行定理证明,但存在策略生成不完备等缺陷.本文提出一种基于注意力机制的命令预测框架,将LSTM与Coq结合,预测定理证明过程中的策略和参数.实验结果表明本文提出的模型在生成命令的准确度方面高于现有工作(本工作预测命令准确率为28.31%).
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关键词
形式化证明
COQ
命令预测
LSTM
注意力机制
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职称材料
题名
面向形式化证明的命令生成技术
1
作者
莫广帅
熊焰
黄文超
机构
中国科学技术大学网络空间安全学院
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机系统应用》
2022年第1期273-278,共6页
基金
国家自然科学基金(61972369)。
文摘
随着软件规模的不断增大,软件安全问题日益严重.作为软件系统安全检测的有效手段,形式化证明旨在利用数学方法完成对软件属性的严格验证.常用的形式化证明方法利用模式匹配来进行定理证明,但存在策略生成不完备等缺陷.本文提出一种基于注意力机制的命令预测框架,将LSTM与Coq结合,预测定理证明过程中的策略和参数.实验结果表明本文提出的模型在生成命令的准确度方面高于现有工作(本工作预测命令准确率为28.31%).
关键词
形式化证明
COQ
命令预测
LSTM
注意力机制
Keywords
formal proof
Coq
command prediction
LSTM
attention mechanism
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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操作
1
面向形式化证明的命令生成技术
莫广帅
熊焰
黄文超
《计算机系统应用》
2022
0
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