Training binary classifiers as data structure invariants

Molina, Facundo; Degiovanni, Renzo; Ponzio, Pablo; Regis, Germán; Aguirre, Nazareno; Frías, Marcelo

Ponencia en Congreso:
Training binary classifiers as data structure invariants

dc.contributor.author	Molina, Facundo
dc.contributor.author	Degiovanni, Renzo
dc.contributor.author	Ponzio, Pablo
dc.contributor.author	Regis, Germán
dc.contributor.author	Aguirre, Nazareno
dc.contributor.author	Frías, Marcelo
dc.date.accessioned	2020-03-19T15:44:28Z
dc.date.available	2020-03-19T15:44:28Z
dc.date.issued	2019-05
dc.description.abstract	"We present a technique to distinguish valid from invalid data structure objects. The technique is based on building an artificial neural network, more precisely a binary classifier, and training it to identify valid and invalid instances of a data structure. The obtained classifier can then be used in place of the data structure’s invariant, in order to attempt to identify (in)correct behaviors in programs manipulating the structure. In order to produce the valid objects to train the network, an assumed-correct set of object building routines is randomly executed. Invalid instances are produced by generating values for object fields that “break” the collected valid values, i.e., that assign values to object fields that have not been observed as feasible in the assumed-correct executions that led to the collected valid instances. We experimentally assess this approach, over a benchmark of data structures.We show that this learning technique produces classifiers that achieve significantly better accuracy in classifying valid/invalid objects compared to a technique for dynamic invariant detection, and leads to improved bug finding."	en
dc.identifier.isbn	978-1728-10-869-8
dc.identifier.issn	0270-5257
dc.identifier.uri	http://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/1911
dc.language.iso	en	en
dc.relation	info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.1109/ICSE.2019.00084
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANPCyT/PICT/2015-2341/AR. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANPCyT/PICT/2015-0586/AR. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANPCyT/PICT/2015-2088/AR. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANPCyT/PICT/2016-1384/AR. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
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dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANPCyT/PICT/2017-2622/AR. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
dc.relation	info:eu-repo/grantAgreement/ANR/INTER/18/12632675/FR. París/SATOCROSS
dc.subject	ESTRUCTURA DE DATOS	es
dc.subject	INVARIANCIA	es
dc.subject	REDES NEURONALES	es
dc.title	Training binary classifiers as data structure invariants	en
dc.type	Ponencias en Congresos	es
dc.type	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.type	Ponencia en Congreso
itba.description.filiation	Fil: Molina, Facundo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Molina, Facundo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Degiovanni, Renzo. Université du Luxembourg; Luxemburgo.
itba.description.filiation	Fil: Regis, Germán. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Ponzio, Pablo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Ponzio, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Aguirre, Nazareno. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Aguirre, Nazareno. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Frías, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
itba.description.filiation	Fil: Frías, Marcelo. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina.