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摘要:
随着软件规模的不断增大,软件安全问题日益严重.作为软件系统安全检测的有效手段,形式化证明旨在利用数学方法完成对软件属性的严格验证.常用的形式化证明方法利用模式匹配来进行定理证明,但存在策略生成不完备等缺陷.本文提出一种基于注意力机制的命令预测框架,将LSTM与Coq结合,预测定理证明过程中的策略和参数.实验结果表明本文提出的模型在生成命令的准确度方面高于现有工作(本工作预测命令准确率为28.31%).
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文献信息
篇名 面向形式化证明的命令生成技术
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 形式化证明 Coq 命令预测 LSTM 注意力机制
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 软件技术·算法|Software Technique·Algorithm
研究方向 页码范围 273-278
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.008258
五维指标
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2022(0)
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研究主题发展历程
节点文献
形式化证明
Coq
命令预测
LSTM
注意力机制
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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