18、自动细化和空洞检测：提升符号轨迹评估的精度与效率

自动细化和空洞检测：提升符号轨迹评估的精度与效率

1. 引言

在现代计算机科学中，符号轨迹评估（Symbolic Trajectory Evaluation, STE）是一种广泛应用于硬件和软件验证的强大技术。STE通过符号执行和抽象模型来验证系统的正确性，确保其满足预期的规格说明。然而，随着系统的复杂性增加，STE面临着两个主要挑战：一是如何有效地调整抽象层次以确保验证的全面性和准确性；二是如何避免验证过程中出现的空洞，即不必要的或不完整的验证条件。本文将详细介绍自动细化和空洞检测技术，探讨它们如何提升STE的精度与效率。

2. 符号轨迹评估简介

符号轨迹评估是一种形式化验证方法，主要用于硬件和软件系统的验证。它通过符号执行生成系统的行为轨迹，并通过抽象模型来验证这些轨迹是否满足给定的属性。STE的关键在于如何选择合适的抽象层次，以平衡验证的精度和效率。

2.1 符号执行

符号执行是一种通过符号化输入和状态变量来探索程序执行路径的技术。它使用符号表达式代替具体的数值，从而能够在不运行实际代码的情况下推导出程序的行为。符号执行的主要优点是可以覆盖更多的路径，尤其是那些难以通过传统测试方法覆盖的路径。

2.2 抽象模型

抽象模型是对系统行为的一种简化表示。通过抽象，我们可以忽略一些不必要的细节，专注于系统的关键特征。抽象模型的选择直接影响到验证的精度和效率。过于精细的抽象会导致验证过程过于复杂，而过于粗糙的抽象则可能导致验证结果不准确。

3. 自动细化技术

自动细化是指在验证过程中动态调整抽象层次的技术。通过自动细化，我们可以根据当前验证的状态和需