《基于机器学习可解性预测的符号执行方法研究》

本文主要是对《基于机器学习可解性预测的符号执行方法研究》进行详细介绍。随着计算机科学技术的发展，软件系统的复杂性增加，软件验证和测试的需求也日益迫切。传统的符号执行方法在处理大规模和复杂系统时面临可解性挑战，导致效率低下或无法找到有效解。因此，基于机器学习技术进行符号执行方法的可解性预测成为重要研究方向。本文旨在通过收集大量符号执行数据，利用深度学习和迁移学习技术构建可解性预测模型，提高软件验证..