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Thèse Année : 2023

Contribution to SAT-based Bounded Model Checking

Contribution à la vérification de modèles bornés basée sur la résolution SAT

Anissa Kheireddine
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1374522
  • IdRef : 276715292

Résumé

Computer systems have become omnipresent in our daily lives. Ensuring the reliability and robustness of these systems is an absolute necessity. Model-Checking is one of the approaches dedicated to this purpose. Its objective is to either prove the absence of failures or identify potential ones. Model-Checking is declined into several technique. Among these, there is Bounded Model Checking (BMC), a technique that relies on Boolean satisfiability (SAT). The core idea behind BMC is to verify that a model, restricted to executions bounded by some integer k, satisfies its specification, often defined as a set of temporal logic expressions. In this approach, system behaviors are expressed as SAT problems. Unlike other formal verification methods, SAT-based BMC is generally not prone to the state space explosion problem, which can be problematic when dealing with designs involving millions of variables and constraints. However, the trade-off lies in the time complexity, as SAT problems are known to be NP-complete. Over the past few decades, significant advancements have been made in sequential SAT solving. These developments have mainly focused on utilizing dynamic information, acquired during the solving process (e.g., Learning Binary Clauses), or static information, extracted from the inherent structure of the SAT problem (e.g., community structure). However, less attention has been given to the structural information embedded within the original problem. For instance, when a BMC problem is reduced to SAT, critical information is lost in the translation. As this thesis emphasizes, reintegrating this lost information can greatly enhance the solving process. This work explores ways to improve SAT-based BMC problem-solving, both in sequential and parallel settings, by harnessing and leveraging pertinent information extracted from the problem's inherent characteristics. This may involve improving existing generic heuristics or effectively breaking down the formula into partitions.
Les systèmes informatiques sont devenus omniprésents dans notre vie quotidienne. Garantir la fiabilité et la robustesse de ces systèmes est une nécessité absolue. La Vérification de Modèles (Model-Checking) est l'une des approches dédiées à cette fin. Son objectif est de prouver l'absence de défaillances ou d'identifier d'éventuelles erreurs. La Vérification de Modèles se décline en plusieurs techniques. Parmi celles-ci, on trouve la Vérification de Modèles Bornée (Bounded Model Checking - BMC), une technique qui repose sur la satisfaisabilité booléenne (SAT). L'idée centrale derrière le BMC est de vérifier qu'un modèle, limité à des exécutions bornées par un entier k, satisfait sa spécification, souvent définie comme un ensemble d'expressions logiques temporelles. Dans cette approche, les comportements du système sont exprimés sous forme de problèmes SAT. Contrairement à d'autres méthodes de vérification formelle, le BMC basé sur SAT n'est généralement pas sensible au problème de l'explosion de l'espace d'états, ce qui peut poser problème lors de la conception de systèmes impliquant des millions de variables et de contraintes. Cependant, le compromis réside dans la complexité temporelle, car les problèmes SAT sont connus pour être NP-complets. Au cours des dernières décennies, d'importantes avancées ont été réalisées dans la résolution séquentielle de problèmes SAT. Ces développements se sont principalement concentrés sur l'utilisation d'informations dynamiques, acquises lors du processus de résolution (par exemple, l'apprentissage de clauses binaires) ou d'informations statiques, extraites de la structure inhérente du problème SAT (par exemple, la structure communautaire). Cependant, moins d'attention a été accordée aux informations structurelles intégrées dans le problème initial. Par exemple, lorsque qu'un problème BMC est réduit à SAT, des informations cruciales sont perdues dans la traduction. Comme le souligne cette thèse, la réintégration de ces informations perdues peut considérablement améliorer le processus de résolution. Ce travail explore des moyens d'améliorer la résolution de problèmes BMC basés sur SAT, tant dans des contextes séquentiels que parallèles, en exploitant et en valorisant les informations pertinentes extraites des caractéristiques inhérentes du problème. Cela peut impliquer l'amélioration d'heuristiques génériques existantes ou la décomposition efficace de la formule en partitions.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04543927 , version 1 (12-04-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04543927 , version 1

Citer

Anissa Kheireddine. Contribution to SAT-based Bounded Model Checking. Computational Complexity [cs.CC]. Sorbonne Université, 2023. English. ⟨NNT : 2023SORUS566⟩. ⟨tel-04543927⟩
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