title: Development of a toolkit to train artificial neural networks to select an optimal path for symbolic execution
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Ломшаков Вадим Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Lomsakov Vadim Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Нигматулин Максим Владиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Nigmatulin Maksim Vladislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Семен Вячеславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Semen Vaceslavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:51:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:51:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 110999
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/47132
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Символьное исполнение представляет собой надежный подход к тестированию программного обеспечения, анализируя программы с символьными входными данными для изучения всех возможных путей исполнения. Однако экспоненциальный рост числа путей исполнения создает значительную проблему, требующую разработки стратегий для оптимизации выбора путей.
  
  В данной работе представлен набор инструментов для обучения графовых нейронных сетей выбору оптимальных путей для символьного исполнения. Разработанный набор инструментов поддерживает обучение с использованием символьных машин V# и USVM, ускоряет процесс обучения за счет параллельной валидации, а также экспортирует результаты обучения в стандартизированный формат, обеспечивая возможность интеграции с различными символьными машинами.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Symbolic execution is a robust approach to software testing, analyzing programs with symbolic inputs to explore all possible execution paths. However, the exponential growth in the number of execution paths poses a significant challenge, requiring the development of strategies to optimize path selection.
  
  This paper presents a toolbox for training graph neural networks to select optimal paths for symbolic execution. The developed toolbox supports training using V# and USVM symbolic engines, accelerates the training process through parallel validation, and exports the training results in a standardized format, enabling integration with different symbolic engines.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Символьное исполнение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Тестирование программ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Symbolic execution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Program testing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Machine learning;
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Development of a toolkit to train artificial neural networks to select an optimal path for symbolic execution
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка набора инструментов для обучения искусственных нейронных сетей выбору оптимального пути для символьного исполнения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Nigmatulin_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47132/2/Nigmatulin_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 986,78 kB
resources.filename: reviewSV_Maksim_Nigmatulin._Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR_magistra._Vesna_2024.sgn.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47132/3/reviewSV_Maksim_Nigmatulin._Otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR_magistra._Vesna_2024.sgn.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 58,7 kB
resources.filename: reviewSV_st110999_Nigmatulin_Maksim_Vladislavovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/47132/4/reviewSV_st110999_Nigmatulin_Maksim_Vladislavovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,47 kB