Abstrakt. Ett nytt maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt föreslogs nyligen som en kompletterande teknik till de accelerationsbaserade metoderna för att verifiera oändliga tillståndssystem. I denna metod, den uppsättning stater som uppfyller en fixpoint egenskap lärs i stället för att iterativt beräknas. Vi utökar det maskininlärningsbaserade tillvägagångssättet till att verifiera allmänna, regelbundna egenskaper som inkluderar både säkerhet och livlighet. För att uppnå detta utvecklar vi först en ny fixpoint-baserad karakterisering för verifiering av fastigheter. Med hjälp av denna karakterisering presenterar vi en allmän ram för att verifiera oändliga tillståndssystem. Vi omedelbart vår inställning till sammanhanget för regelbunden modellkontroll där stater representeras som strängar över ett finit alfabet och övergångsförhållandet av systemet ges som en ändlig tillståndsgivare; till skillnad från tidigare lärande baserade algoritmer, gör vi inget antagande om att givaren är längdbevarande. Med hjälp av Angluins L*-algoritm för att lära sig reguljära språk utvecklar vi en algoritm för verifiering av oregelbundna egenskaper hos sådana oändliga tillståndssystem. Algoritmen är ett komplett verifieringsförfarande för system för vilka fixpunkten kan representeras som en vanlig uppsättning. Vi har implementerat tekniken i ett verktyg som heter Lever och använder den för att analysera några exempel.
En metod använder lärande för att beräkna uppsättningen av nåbara stater i regelbunden modell kontroll REF.
Using Language Inference to Verify omega-regular Properties
{'venue': 'In Proc. of TACAS’05, volume 3440 of LNCS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}