Abstrakt. Regressionsverifiering tekniker används för att bevisa likvärdighet av nära relaterade programversioner. Befintliga regressionsverifieringstekniker utnyttjar likheterna mellan programversioner för att förbättra analysskalbarheten genom att använda abstraktion och nedbrytningstekniker. Dessa tekniker är sunda men inte fullständiga. I detta arbete, föreslår vi en alternativ teknik för att förbättra skalbarheten av regressionsverifiering som utnyttjar ändra påverkan information till partition program exekvering beteenden. Programbeteenden i varje version delas upp i (a) beteenden som påverkas av förändringarna och (b) beteenden som inte påverkas (opåverkas) av förändringarna. Vårt tillvägagångssätt använder en kombination av statisk analys och symboliskt utförande för att generera sammanfattningar av programbeteenden som påverkas av skillnaderna. Vi visar i detta arbete att kontrollera likvärdighet av beteenden i två programversioner minskar till att kontrollera likvärdighet av bara de påverkade beteenden. Vi bevisar att vårt tillvägagångssätt är både sunt och komplett för sekventiella program, med avseende på djupet av symboliskt utförande; dessutom kan vårt tillvägagångssätt användas med befintliga tillvägagångssätt för att bättre utnyttja likheterna mellan programversioner och förbättra analysskalbarheten. Vi utvärderar vår teknik på en uppsättning sekventiella C artefakter och presenterar preliminära resultat.
Backes och Al. I Ref föreslås att man utnyttjar skärnings- och konsekvensanalyser för att förbättra skalbarheten i regressionsverifieringen.
Regression verification using impact summaries
{'venue': 'In Proc. SPIN, LNCS 7976', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}