符号执行简介

      符号执行 (Symbolic Execution)是一种程序分析技术。其可以通过分析程序来得到让特定代码区域执行的输入。使用符号执行分析一个程序时,该程序会使用符号值作为输入,而非一般执行程序时使用的具体值。在达到目标代码时,分析器可以得到相应的路径约束,然后通过约束求解器来得到可以触发目标代码的具体值。本次学术报告将会介绍符号执行的基本原理,面临问题与解决方案,以及现代符号执行引擎的基本使用。

附件-符号执行简介.pdf

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/01/02/%e5%ad%a6%e6%9c%af%e6%8a%a5%e5%91%8a-%e7%ac%a6%e5%8f%b7%e6%89%a7%e8%a1%8c%e7%ae%80%e4%bb%8b/

(0)
adminadmin
上一篇 2018年12月17日 下午3:31
下一篇 2019年1月7日 下午4:54

相关推荐

  • 基于输入输出扰动的模型窃取防御方法

    模型窃取防御技术能够促进深度神经网络的健康发展,推动数据交流与共享。本次报告从输入输出扰动的角度分析了模型窃取防御方法的框架,从数学角度给出了防御的基本原理以及优缺点,利用防御方法…

    2024年7月21日
    2.4K
  • Java虚拟机垃圾回收机制

        Java虚拟机实现了自动内存管理机制,包括自动内存分配和自动垃圾回收,大大避免了由于代码错误导致的内存泄漏和溢出,得到大量开发者青睐…

    学术报告 2017年12月18日
    2.5K
  • 源代码自动化编辑方法

    代码自动编辑任务通过应用频繁出现的编辑模式对现有代码进行修改,能够提升软件开发的效率。CODIT方法将代码编辑过程建模为树结构变换和标记生成两个阶段。MODIT方法输入整合需要编辑…

    2022年7月10日
    2.4K
  • 无监督关键词提取方法介绍

    关键词提取技术是通过计算机程序从文档中自动提取重要性和主题性的词或短语的自动化技术,该技术在图书馆学、情报学和自然语言处理等领域应用广泛。目前关键词提取技术主要分为无监督和有监督这…

    2020年3月16日
    3.7K
  • 超图对比学习

    超图对比学习是一种利用超图结构来捕捉节点间复杂关系,并通过对比学习机制来优化节点表示的学习方法。本次报告通过两个算法,从超图增强技术、对比损失形式和对比训练策略三个方面介绍超图对比…

    2024年8月19日
    2.4K
  • 联邦学习

    联邦学习(Federated Learning)在2016年由谷歌最先提出,其设计目标是在保障大数据交换时的信息安全、保护终端数据和个人数据隐私、保证合法合规的前提下,在多参与方或…

    2020年6月7日
    3.4K
  • 动态网络嵌入方法研究

    传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量,但是局限在于难以度量节点间的相似性,而一般的静态网络嵌入方法,忽略网络的动态演化过程,因此提出了基于动态网络的嵌入方法学习。本次将基于深度自编…

    2021年6月14日
    2.7K
  • LLM的强化学习

    ChatGPT问世以来,LLM百花齐放,对我们的生活产生了巨大的影响。然而LLM生成的内容存在信息泄露、无中生有等诸多隐患。通过强化学习技术我们可以将生成内容与人类偏好对齐,控制L…

    2024年4月3日
    2.8K
  • 音频事件识别参数优化方法

    目前音频处理领域各种系统的参数优化研究,通常把系统的各个层次(一般包括特征提取、特征向量生成、模型训练等)割裂开来进行相互独立的参数寻优,再将独立寻优结果进行简单组合,构成系统的参…

    2015年1月28日
    2.5K