【摘 要】
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硬件模型检查器是保证计算机硬件设计正确无误的工具之一。然而,硬件模型检查器本身作为一种软件,他自身也有可能存在着一些缺陷。这些缺陷或导致程序崩溃,或导致验证结果与实际不符。而使用人工撰写测试用例的方式去检查这样的缺陷,效率极其低下。因此,我们需要一种自动化的测试方法,来对硬件模型检查器进行测试。模糊测试是软件测试领域非常重要的自动化测试方法之一。它能够自动化生成随机的测试用例。模糊测试已经在多种类
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硬件模型检查器是保证计算机硬件设计正确无误的工具之一。然而,硬件模型检查器本身作为一种软件,他自身也有可能存在着一些缺陷。这些缺陷或导致程序崩溃,或导致验证结果与实际不符。而使用人工撰写测试用例的方式去检查这样的缺陷,效率极其低下。因此,我们需要一种自动化的测试方法,来对硬件模型检查器进行测试。模糊测试是软件测试领域非常重要的自动化测试方法之一。它能够自动化生成随机的测试用例。模糊测试已经在多种类型的软件上证明了它的有效性。因此,它可以作为一种可能的硬件模型检查器自动化测试方案。然而,对于硬件模型检查器测试来说,现有的通用模糊测试方法还有着以下几点不足:（1）生成的测试用例不一定符合硬件模型语法规范。（2）测试效率不高,无法生成有针对性、高质量的测试用例。（3）主要关心崩溃错误,不考虑被测程序的正确性。为了解决以上这些问题,本文开发了名为Hammer的硬件模型检查器模糊测试框架,该测试软件利用覆盖率或执行效率的反馈来引导测试用例生成,使得模糊测试朝着测试目标方向进行。本文的主要贡献如下:（1）以Aiger硬件描述格式作为输入,开发了针对Aiger模型的模糊变异算法,使模糊测试框架产生的测试用例符合Aiger的语法规范,可以作为硬件模型检查工具的合法输入。（2）利用覆盖率信息和性能信息引导模糊测试。（3）编写差异测试脚本,实现对硬件模型检查器正确性错误的检查。（4）使用Hammer实际测试多种硬件模型检查器,以验证其有效性。（5）对不同的硬件模糊测试方式进行实验对比,展现了Hammer的优势。
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