論文の概要: Hybrid Concolic Testing with Large Language Models for Guided Path Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12274v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 06:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.545978
• Title: Hybrid Concolic Testing with Large Language Models for Guided Path Exploration
• Title（参考訳）: ガイド付き経路探索のための大規模言語モデルを用いたハイブリッド衝突試験
• Authors: Mahdi Eslamimehr,
• Abstract要約: 強力なハイブリッドソフトウェアテスティングテクニックであるConcolic Testingは、歴史的に基本的な制限に悩まされてきた。 本稿では,これらの課題を克服するために,Large Language Models (LLMs) と並列実行を統合した新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.152292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concolic testing, a powerful hybrid software testing technique, has historically been plagued by fundamental limitations such as path explosion and the high cost of constraint solving, which hinder its practical application in large-scale, real-world software systems. This paper introduces a novel algorithmic framework that synergistically integrates concolic execution with Large Language Models (LLMs) to overcome these challenges. Our hybrid approach leverages the semantic reasoning capabilities of LLMs to guide path exploration, prioritize interesting execution paths, and assist in constraint solving. We formally define the system architecture and algorithms that constitute this new paradigm. Through a series of experiments on both synthetic and real-world Fintech applications, we demonstrate that our approach significantly outperforms traditional concolic testing, random testing, and genetic algorithm-based methods in terms of branch coverage, path coverage, and time-to-coverage. The results indicate that by combining the strengths of both concolic execution and LLMs, our method achieves a more efficient and effective exploration of the program state space, leading to improved bug detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: 強力なハイブリッドソフトウェアテスト技術であるConcolic Testingは、これまで、パスの爆発や高コストの制約解決といった基本的な制限によって悩まされてきた。 本稿では,言語モデル (LLM) と並列実行を相乗的に統合し,これらの課題を克服する新しいアルゴリズムフレームワークを提案する。 我々のハイブリッドアプローチは、LLMのセマンティック推論機能を活用して、経路探索をガイドし、興味深い実行経路を優先順位付けし、制約解決を支援する。 我々はこの新しいパラダイムを構成するシステムアーキテクチャとアルゴリズムを正式に定義する。 人工的および実世界のフィンテックアプリケーションに関する一連の実験を通じて、我々のアプローチが従来のコンコリックテスト、ランダムテスト、遺伝的アルゴリズムベースの手法よりも、分岐カバレッジ、パスカバレッジ、時間対カバーの点で著しく優れていることを実証した。 その結果, コンコリック実行とLCMの長所を組み合わせることで, プログラム状態空間のより効率的かつ効率的な探索が可能となり, バグ検出性能が向上することが示唆された。

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