論文の概要: LExecutor: Learning-Guided Execution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02343v3
• Date: Fri, 25 Aug 2023 14:44:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 23:34:08.971569
• Title: LExecutor: Learning-Guided Execution
• Title（参考訳）: LExecutor:学習ガイドによる実行
• Authors: Beatriz Souza and Michael Pradel
• Abstract要約: 本稿では,任意のコードスニペットを制約の少ない方法で実行するための学習誘導型LExecutorを提案する。 キーとなるアイデアは、プログラムが立ち往生する原因となる欠落した値をニューラルモデルに予測させ、これらの値を実行に注入することです。 我々は、人気のあるオープンソースプロジェクトからのPythonコードに対するアプローチと、Stack Overflowから抽出されたコードスニペットについて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.417049430066616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Executing code is essential for various program analysis tasks, e.g., to detect bugs that manifest through exceptions or to obtain execution traces for further dynamic analysis. However, executing an arbitrary piece of code is often difficult in practice, e.g., because of missing variable definitions, missing user inputs, and missing third-party dependencies. This paper presents LExecutor, a learning-guided approach for executing arbitrary code snippets in an underconstrained way. The key idea is to let a neural model predict missing values that otherwise would cause the program to get stuck, and to inject these values into the execution. For example, LExecutor injects likely values for otherwise undefined variables and likely return values of calls to otherwise missing functions. We evaluate the approach on Python code from popular open-source projects and on code snippets extracted from Stack Overflow. The neural model predicts realistic values with an accuracy between 79.5% and 98.2%, allowing LExecutor to closely mimic real executions. As a result, the approach successfully executes significantly more code than any available technique, such as simply executing the code as-is. For example, executing the open-source code snippets as-is covers only 4.1% of all lines, because the code crashes early on, whereas LExecutor achieves a coverage of 51.6%.
• Abstract（参考訳）: コードの実行は、様々なプログラム解析タスク、例えば例外を通じて現れるバグの検出や、さらなる動的解析のために実行トレースを取得するために不可欠である。 しかし、変数定義の欠如、ユーザ入力の欠如、サードパーティの依存関係の欠如など、任意のコードを実行することは現実的には難しいことが多い。 本稿では,任意のコードスニペットを制約の少ない方法で実行するための学習誘導型LExecutorを提案する。 キーとなるアイデアは、プログラムが停止する原因となる欠落した値をニューラルモデルに予測させ、これらの値を実行に注入することです。 例えば、LExecutorは、そうでなければ未定義変数の可能性のある値を注入し、そうでない関数に呼び出しの値を返す。 人気のあるオープンソースプロジェクトのpythonコードとstack overflowから抽出したコードスニペットのアプローチを評価した。 ニューラルネットワークは79.5%から98.2%の精度で現実的な値を予測し、LExecutorは実際の実行を忠実に模倣することができる。 その結果、このアプローチは、コードをas-isで単に実行するなど、利用可能なテクニックよりもはるかに多くのコードを実行することに成功した。 例えば、オープンソースのコードスニペットは早期にクラッシュするため、全行の4.1%しかカバーしていないが、LExecutorは51.6%のカバレッジを達成している。

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