explanation for DiverJS
Requires node version v8.9.4 (other versions may work but are not tested), npm, python2, python3.
Execute npm install inside the DiverJS directory for a clean installation.
以下を実行 LEARNING=? (EXPOSE_LOG_LEVEL=3) LEARNING_ACTION_FILE=EnvFiles/ActionSwitch/.js LEARNING_ENV_FILE=EnvFiles/LearningEnv/.json LEARNING_STATE_FILE=EnvFiles/LearningState/*.js
・LEARNINGは強化学習を適用するかを指定(適用時=1, 非適用時=0)
・EXPOSE_LOG_LEVEL=3の時実行前にファイルをコンパイル ・ファイル変更後はコンパイルが必要 ・コンパイルが不要な場合は省略可能
・ActionSwitchは強化学習のaction or パス選択アルゴリズムを指定
・LearningEnvは強化学習のreward、学習の詳細設定、実行の詳細設定を指定 ・jsonの各項目の詳細 ・NNconsts : 学習の各数値の設定 ・estimate_func : 学習に使用する関数 ・repeat_learning : 複数エピソードに渡って学習を行うか ・maxExecStep : 実行パス数の上限 ・maxEps : 実行エピソード(差分を見つけるまでが1エピソード)数の上限 ・actions : 強化学習の行動の一覧 ・rewards : rewardsの値 ・play : 学習済み関数データを使用するか ・agentPath: 学習済み関数データのパス("./outputs/OUTPUT_DIRNAME/YYYY-MM-DD/HH:MM:SS/value_function/value_function_agent_epi??.pkl")
・LearningStateは強化学習のstateを指定
・OUTPUT_DIRNAMEは実験データの出力先ディレクトリ名を入力 ・実験データは./outputs/OUTPUT_DIRNAME/YYYY-MM-DD/HH:MM:SSに出力される ・出力データ一覧 ・graphs : 作成したグラフ等のデータ群 ・HBjson : HB計算に用いたデータ群 ・interGraphs : icdg, icfgのデータ群 ・jalangiLogA/B : 記号実行エンジンjalangiのログ ・ActionSwitch.js, LearningEnv.json : 実験に用いた各ファイルのコピー ・info.log : 指定した実験条件ファイルのログ ・execRecord.json, learningRecord.json : 実験結果のログ ・result.json : 実験結果(整形後) ・succs : 差分検出成功割合 ・runs : 平均実行パス数 ・time : 平均実行時間 ・runs_succ : 平均実行パス数(検出成功時のみ) ・time_succ : 平均実行時間(検出成功時のみ)
・TEST_DIRNAME ・ディレクトリ内にdirA/Bの2つを持つ必要あり ・dirAとdirBのファイルの差分を解析 ・dirA/Bに共通して存在するテスト用のファイルTESTFILEをもとに解析
・TESTFILEは実験対象のファイル名を指定 ・ファイルはdirA/Bの両方に存在する必要あり ・ファイルの構成 ・冒頭に以下を追加 var S$ = require('S$'); S$.setAsyncHooks(require('async_hooks')); ・比較したい出力vを以下で指定 S$.output(NAME, 変数v); ・入力は以下で指定 S$.symbol(NAME, 初期値) ・プログラム中のリクエストreqを以下で指定(複数回呼び出し可能) S$.registerRequest(NAME, args, req); ・関数reqにリクエストの内容を(擬似的に)指定 ・argsは関数reqの引数の初期値を指定 ・最後に以下を追加 S$.callRequests();
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-ExpoSE -ACG : コールグラフ作成ツール -Analyser : 記号実行用ファイル群 -src -MyModels : Node.jsのコアモジュールモデル化用ファイル群 -SymbolicExecution.js, SymolicState.js : 記号実行の詳細設定用ファイル -Distriubtor : 差分解析用ファイル群 -src -CallbackOrder.js : コールバック順序計算用ファイル (異なるコールバック順序の生成アルゴリズム部分に相当) -Distributor.js, Center.js, Spawn.js : 差分解析、記号実行全体の管理用ファイル -CEPTList.js : CEPT計算用ファイル -Learning.js(, LearningFake.js), fn_framework.py, Network.py : 機械学習用ファイル -HBRelation.js : HB関係計算管理用ファイル -Informations.js : 実行パス候補の情報管理用ファイル -Solver.js : SMTソルバでの計算用ファイル -Strategy.js : パス選択アルゴリズム用ファイル -EnvFiles : 実験条件指定用ファイル群 -ActionSwitch : 強化学習のaction/パス選択アルゴリズム指定用ファイル群 -LearningEnv : 強化学習の詳細設定、reward、実行回数等指定用ファイル群 -LearningState : 強化学習のstate指定用ファイル群 -mytests : 実験対象ファイル群 -outputs : 実験出力ファイル群 -reachable : HB関係計算用ファイル群 -scripts : 実行用シェルスクリプト群 -analyse : 差分解析の操作用ファイル -calcHB : HB関係計算操作用ファイル -update_graphs : グラフ生成操作用ファイル -StaticAnalysis : 事前解析用ファイル群 -analyseCFG : CFG解析用ファイル -deleteComments.js : 検査対象プログラム整形用ファイル -TAJS : CFG生成用ファイル群