Anwendung Formaler Verifikation

Themenbereich

An unserem Lehrstuhl werden formale Methoden für ein breites Spektrum moderner Softwareentwicklung erforscht.

In diesem Seminar werden verschiedene formale Techniken vorgestellt, die dazu beitragen, Programme auf ihre Korrektheit überprüfen zu können. Einige Techniken stellen neue vielversprechende Ansätze vor, andere zeigen auf wie durch geschickten Einsatz und Kombination von Heuristiken existierende Ansätze um Größenordnungen leistungsfähiger gemacht werden können.

Die vorgestellten Ansätze helfen praxisnah, Probleme in Software zu entdecken, zu vermeiden oder zu verhindern.

Aufgabenstellung

Für das Seminar werden von jedem/jeder Teilnehmer/in für eine erfolgreiche Teilnahme folgende Leistungen erwartet:

• Selbständiges Erarbeiten der Inhalte des vorzustellenden Ansatzes (meist auf Basis eines Papiers im Umfang von etwa 20 Seiten). In regelmäßigen Treffen mit einem/r betreuenden Mitarbeiter/in erhalten Sie hierbei die nötige Unterstützung.
• Auswahl und Gliederung der Inhalte die in Ihrem Seminarbeitrag präsentiert werden sollen.
• Kurze Vorstellung Ihrer Gliederung im Plenum.
• Entscheidung, wie Sie die Inhalte präsentieren wollen.
• Erstellung der Folien für die Präsentation und gegebenfalls weiterer Materialien.
• 30-minütiger Hauptvortrag im Plenum (gefolgt von einer etwa 15-minütigen Diskussion).
• Nach dem Vortrag: Verfassen einer etwa zehnseitigen Ausarbeitung, die die wesentlichen Inhalte des Ansatzes und Ihres Vortrags zusammenfassend darstellt.

Vortragsthemen

Die folgende Themenliste soll eine Orientierung über mögliche Themen geben. Wir sind offen für Themenvorschläge aus den Bereichen Formale Verifikation und Methoden. Bei Fragen zu Themen oder Organisation wenden Sie sich bitte an Jonas Schiffl.

1. Formal Methods for Blockchain and Smart Contracts

   A Concurrent Perspective on Smart Contracts. Ilya Sergey and Aquinas Hobor, Financial Crypto 2017.

2. Java Semantics in the K Framework

   A Language-Independent Program Verification Framework

   K-Java: a complete semantics of Java

3. Modular Bug-Finding Techniques

   Moy et al.: Modular Bug-finding for Integer Overflows in the Large: Sound, Efficient, Bit-precise Static Analysis. Microsoft Research Technical Report MSR-TR-2009-57

4. Combining Model Checking and Deduction

   Shankar, N.: Combining Model Checking and Deduction. Handbook of Model Checking. Springer 2018.
   Clarke, E.M., Grumberg, O., Peled, D.: Model Checking. MIT Press, Cambridge 1999.
   Shankar, N.: Automated Deduction for Verification. ACM Comput. Surv. 41(4), 20:1–20:56 2009.

5. Verification of Floating Point Algorithms

   Zeljic et al.: Exploring Approximations for Floating-Point Arithmetic Using UppSAT. IJCAR 2018: 246-262

6. Modern Model Checking

   Biere et.al. Symbolic Model Checking without BDDs.
   McMillan. Interpolation and SAT-based Model Checking.

7. Learning Invariants with ICE and IC3

   Aaron Bradley. SAT-Based Model Checking Without Unrolling.
   Garg et. al. ICE: A Robust Framework for Learning Invariants.

8. Predicate Abstraction for Program Verification

   Jhala, R., Podelski, A., Rybalchenko, A.: Predicate Abstraction for Program Verification - Safety and Termination. Handbook of Model Checking. Springer (2018).
   Jhala, R., Majumdar, R.: Software model checking. ACM Comput. Surv. 41(4), 21:1–21:54 (2009).
   Clarke, E.M., Kurshan, R.P., Veith, H.: The Localization Reduction and Counterexample-Guided Abstraction Refinement. Essays in Memory of Amir Pnueli 2010. Springer (2010).

9. Graph Neural Networks for SAT Solving

   Bunz and Lamm: Graph Neural Networks and Boolean Satisfiability

10. Formal Methods in Practise

    Caitlin Sadowski, Edward Aftandilian, Alex Eagle, Liam Miller-Cushon, Ciera Jaspan: Lessons from building static analysis tools at Google. Commun. ACM 61(4): 58-66 (2018)

11. Confidentiality by Formal Methods

    Sinha et al.: A design and verification methodology for secure isolated regions. PLDI 2016: 665-681

12. Verification of Temporal Hyperproperties with HyperMC

    Temporal Logics for Hyperproperties. Michael Clarkson, Bernd Finkbeiner, Masoud Koleini, Kristopher K. Micinski, Markus N. Rabe, and César Sánchez. POST 2014.

13. Verification of C/C++ Programs

    Gurfinkel: A Context-Sensitive Memory Model for Verification of C/C++ Programs. SAS 2017: 148-168

14. Verification of Neural Networks

    Dvijotham et al.: A Dual Approach to Scalable Verification of Deep Networks. CoRR abs/1803.06567 (2018)
    Dvijotham et al.: Training verified learners with learned verifiers. CoRR abs/1805.10265 (2018)