活动回顾 | SIG-编程语言测试 技术沙龙

2021 年 7 月 12 日，编程语言技术社区系列活动第三场， 同时也是 SIG-编程语言测试的首次技术沙龙在上海紫竹园举办。

SIG - 编程语言测试是编程语言技术社区创建的第三个 SIG，核心成员主要来自大连理工大学，天津大学、西北大学、上海交通大学、南京大学、南方科技大学、新加坡国立大学、编程语言 Lab 等，另外还有来自加拿大滑铁卢大学、复旦大学、清华大学、华东师范大学、爱丁堡大学、山东大学、蚂蚁金服、平头哥等的 SIG 成员，他们都是行业与高校对编程语言及其基础设施的测试技术有着丰富经验的专家和爱好者。

王利民老师首先概括了编程语言的基础设施，介绍了在工业界的工程实践过程中，所使用的各类测试技术，并总结了这些技术的特点以及工业界和学术界不同的研究重点，最后总结了编程语言测试过程中遇到的技术挑战。
回顾视频见：SIG-编程语言测试技术沙龙回顾｜编程语言测试技术综述

江贺老师首先介绍了编译器警告缺陷检测技术 DIPROM(DIversity-guided PROgram Mutation)，该技术基于 AST 变异生成多样化测试程序，能够大幅提高缺陷的检测的数量。其次介绍了编译器优化故障的分析和编译器优化序列故障检测技术 CTOS(Compiler Testing for Optimization Sequences of LLVM)，利用筛选机制选择代表性的优化序列和测试程序。最后介绍了编译器优化序列故障定位技术。
回顾视频见：SIG-编程语言测试技术沙龙回顾｜编译器优化故障的测试与定位

汤战勇老师介绍了以标准文档为指导的 JS 引擎一致性测试技术。该技术使用 GPT-2 生成 JS 程序，并提取 ECMA-262 标准文档中规则来构造测试数据，通过 Differential Testing 来验证各个 JS 引擎的一致性，该技术总共发现 158 个 bug，其中 129 个bug 得到相应社区的确认。
回顾视频见：SIG-编程语言测试技术沙龙回顾｜以标准为指导的 JS 引擎一致性测试

卜磊老师介绍了基于机器学习约束求解的符号执行技术，该技术采用机器学习作为底层的约束求解器，通过将约束的满足性问题转化为不满足程度函数最小化的优化问题。该技术框架能处理复杂数值计算和函数调用的真实程序，且可通过可解置信度报告供用户参考是否投入更多计算资源以达到更强的测试覆盖目标。
回顾视频见：SIG-编程语言测试技术沙龙回顾｜学习驱动的复杂软件符号执行

陈俊洁老师介绍了通过基于搜索的粒子群优化算法，加速 Fuzz 工具发现问题的效率。然后介绍了基于概率模型的用例裁剪技术，相比于传统 DDmin 的裁剪工具，具有更高效的执行效果。最后介绍了深度学习编译器测试。
回顾视频见：SIG-编程语言测试技术沙龙回顾｜数据驱动的编译器测试

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