論文の概要: LIFT: Automating Symbolic Execution Optimization with Large Language Models for AI Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.04931v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 12:26:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.413684
• Title: LIFT: Automating Symbolic Execution Optimization with Large Language Models for AI Networks
• Title（参考訳）: LIFT:AIネットワークのための大規模言語モデルによるシンボル実行最適化の自動化
• Abstract要約: LIFT(Large- Language-model Integrated Functional-equivalent-IR Transformation)は、シンボル実行における中間表現(IR)の最適化を自動化する新しいフレームワークである。 実世界のバイナリの実験では、パフォーマンスが大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.69036961288122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic Symbolic Execution (DSE) is a key technique in program analysis, widely used in software testing, vulnerability discovery, and formal verification. In distributed AI systems, DSE plays a crucial role in identifying hard-to-detect bugs, especially those arising from complex network communication patterns. However, traditional approaches to symbolic execution are often hindered by scalability issues and inefficiencies, particularly in large-scale systems. This paper introduces LIFT (Large-language-model Integrated Functional-equivalent-IR Transformation), a novel framework that leverages Large Language Models (LLMs) to automate the optimization of Intermediate Representations (IRs) in symbolic execution. LIFT addresses the challenges of symbolic execution by providing a scalable, context-sensitive solution for IR transformation. The framework consists of two phases: IR Analysis and Optimization, where LLMs optimize time-intensive IR blocks, and Symbolic Execution and Validation, which includes benchmarking and semantic verification to ensure correctness and generalizability. Experiments on real-world binaries demonstrated significant performance improvements, including a 53.5\% reduction in execution time for bigtest and a 10.24\% reduction for random, along with reductions in IR statements, PUT instructions, and temporary variables. These results demonstrate that LLMs simplify IRs while maintaining functional correctness, enhancing symbolic execution in distributed AI systems.
• Abstract（参考訳）: 動的シンボリック実行(Dynamic Symbolic Execution, DSE)は、ソフトウェアテスト、脆弱性発見、形式検証において広く使われている、プログラム分析における重要な技術である。 分散AIシステムでは、DSEは、特に複雑なネットワーク通信パターンから生じるバグの特定において重要な役割を果たす。 しかし、従来のシンボリック実行のアプローチはスケーラビリティの問題や非効率性、特に大規模システムでしばしば妨げられている。 本稿では,Large Language Models (LLMs) を利用してシンボル実行における中間表現 (IRs) の最適化を自動化する新しいフレームワークであるLIFT(Large- Language-model Integrated Functional-equivalent-IR Transformation)を紹介する。 LIFTは、IR変換のためのスケーラブルでコンテキストに敏感なソリューションを提供することによって、象徴的な実行の課題に対処する。 フレームワークは2つのフェーズから構成される: IR分析と最適化、LLMが時間集約IRブロックを最適化する、シンボリック実行とバリデーション。 実世界のバイナリの実験では、最大実行時間53.5\%の削減、乱数10.24\%の削減、IRステートメントの削減、PUT命令、一時的な変数など、大幅なパフォーマンス向上が見られた。 これらの結果から,LLMは機能的正当性を保ちながらIRを単純化し,分散AIシステムにおけるシンボリック実行の促進を図っている。

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