如何注释程序以使用 z3-solver 检测死代码?

How to annotate a program to detect dead-code with z3-solver?

简介

给出一个用 C++ 编写的简单函数,如下所示:

int func(int x, int y)
{
    if (x < 3)
    {
        y = 4;
        if (x < 4)
        {
            y = y + 2;
        }
        else
        {
            x = x + 4;
        }
    }
    else
    {
        x = x + 1;
    }

    return x + y;
};

问题

z3中如何注释程序来做下面的事情?

  1. 检测死代码。 (x = x + 4)
  2. 生成测试用例(代码覆盖率)。
  3. 分析不变量。
  4. Pre & Post 代码检查。

我做了什么?

我知道我需要为代码中的每个块识别每个路径:

PATH 1 for (y = 4) => (x < 3)
PATH 2 for (y = y + 2) => (x < 3) ^ (x < 4)
PATH 3 for (x = x + 4) => (x < 3) ^ (x >= 4)
PATH 4 for (x = x + 1) => (x >= 3)

然后,如果我使用 Z3,我可以检查这些路径中的任何一个是否是 unsat,这表明与它们相关的代码块将是 Dead code.

我需要什么帮助?

我真的不知道如何在z3中显示上面的内容。我应该为每条路径使用不同的求解器吗?像这样:

from z3 import *

x = Int('x')
y = Int('y)
s1 = Solver()
s2 = Solver()
s3 = Solver()
s4 = Solver()

s1.add(x < 3)
s2.add(x < 3, x < 4)
s3.add(x < 3, x >= 4)
s4.add(x >= 3)

s1.check() // sat
s2.check() // sat
s3.check() // unsat
s4.check() // sat

我认为这是检测死代码的低效方法。如果有一百条不同的路径怎么办?所以必须有更好的方法来做到这一点。

同样,我应该为每个代码块使用不同的求解器吗?例如:

from z3 import *

s1 = Solver()
s2 = Solver()
s3 = Solver()
s4 = Solver()
x0 = Int('x0')
y0 = Int('y0)
x1 = Int('x1')
y1 = Int('y1')

// Path 1
s1.add(x0 < 3)
s1.add(y0 == 4)
s1.add(y1 == y0 + 2)
s1.check()
s1.model()

// Path 2
s2.add(x0 < 3)
s2.add(y0 == 4)
s2.add(x1 == x0 + 4);
s2.check()
s2.model()

// Path 3
s3.add(x0 < 3)
s3.add(y0 == 4)
s3.add(x1 == x0 + 4);
s3.check()
s3.model()

// Path 4
s3.add(x0 >= 3)
s3.add(x1 == x0 + 1);
s3.check()
s3.model()

最后,我的问题实际上是,如何针对Dead Code DetectionInvariant analysisTest-case generation等不同场景使用z3分析程序。更具体地说,我我正在寻找这方面的最佳实践。 z3-solver 中的示例代码会有很大帮助。更好的是,我想看看如何改进我上面提供的示例 z3 代码。

感谢您的帮助

如果您只关注一个问题,Stack-overflow 的效果最好。所有这些都可以使用 z3 实现,但要问的重要问题是您是只对这个给定的程序感兴趣,还是对构建适用于任意 C 程序的程序感兴趣?

如果你对后者感兴趣,那么这是一项更难解决的任务,你真的应该看看 symbolic-execution/analysis 论文。如果你只对这个程序感兴趣,那么你应该跟进路径分析:对于死代码,你想知道是否有任何代码路径不可到达,即,如果一个特定的 if 语句永远不会执行它的 thenelse 分支。请注意,您应该只使用一个解算器,而不是为每条路径使用不同的解算器。在对控制流进行深度优先搜索时,您可以逐步使用求解器。

您所追求的技术通常被视为 DART 研究的一部分,其中还包括测试用例生成。从阅读本文开始:https://web.eecs.umich.edu/~weimerw/2014-6610/reading/p213-godefroid.pdf

同样,如果您针对某个特定方面提出非常具体且非常集中的问题,stack-overflow 的效果最好。看完上面的论文,我相信你会有更好的问题!