MLIR の新しいカスタムミューテーションを合成することによるファジング

Core Concepts

MLIR は新しいコンパイラフレームワークであり、開発者がカスタムの中間表現(IR)を定義できるようにする。しかし、これらの新しい IR の急速な進化により、事前に定義されたカスタムテストジェネレーターロジックを使うことが非現実的になっている。SYNTHFUZZ は、既存のテストケースから自動的にカスタムミューテーションを推論し適用することで、この問題に取り組む。

Abstract

MLIR は、開発者が新しい中間表現(IR)を定義できるようにする新しいコンパイラフレームワークです。しかし、これらの新しい IR の急速な進化により、事前に定義されたカスタムテストジェネレーターロジックを使うことが非現実的になっています。
SYNTHFUZZ は、この問題に取り組むための新しいアプローチです。SYNTHFUZZ は、既存のテストケースから自動的にカスタムミューテーションを推論し、それらを適切なコンテキストに適用することで、新しい IR に合わせて進化するテストケースを生成します。
SYNTHFUZZ の主な特徴は以下の通りです:

既存のテストケースから、パラメータ化されたミューテーションとそのコンテキストを合成する。
ミューテーションのコンテキストと受信者テストケースのコンテキストを照合し、適切な挿入場所を特定する。
パラメータ化されたミューテーションを受信者のコンテキストに合わせて具体化する。

SYNTHFUZZ は、Grammarinator、MLIRSmith、NeuRIなどの既存のベースラインと比較して、以下の点で優れています:

平均して1.16倍のブランチカバレッジ向上
平均して1.51倍の入力多様性(ダイアレクトペアカバレッジ)の向上
一般的なMLIR制約に違反するテストケースの割合を0.57倍に減少
SYNTHFUZZ は、新しく発見されたCIRCTのバグを見つけることもできました。このバグは、llhd.procオペレーションにターミネータがない場合にコンパイラがクラッシュするというものでした。

Stats

SYNTHFUZZ は、ベースラインと比較して平均1.16倍のブランチカバレッジ向上を達成した。
SYNTHFUZZ は、ベースラインと比較して平均1.51倍の入力多様性(ダイアレクトペアカバレッジ)向上を達成した。
SYNTHFUZZ は、一般的なMLIR制約に違反するテストケースの割合を0.57倍に減少させた。

Quotes

"MLIR は、開発者が新しい中間表現(IR)を定義できるようにする新しいコンパイラフレームワークです。"
"SYNTHFUZZ は、既存のテストケースから自動的にカスタムミューテーションを推論し、それらを適切なコンテキストに適用することで、新しい IR に合わせて進化するテストケースを生成します。"
"SYNTHFUZZ は、ベースラインと比較して平均1.16倍のブランチカバレッジ向上と平均1.51倍の入力多様性(ダイアレクトペアカバレッジ)向上を達成しました。"

Key Insights Distilled From

Fuzzing MLIR by Synthesizing Custom Mutations

by Ben Limpanuk... at arxiv.org 04-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16947.pdf

Deeper Inquiries

SYNTHFUZZ のパラメータ化とコンテキスト照合のアルゴリズムをさらに洗練させることで、より多様な入力を生成できる可能性はありますか?

SYNTHFUZZは既存のテストケースからパラメータ化された変異を合成し、それを受信テストケースに移植することで、コンパイラの深いロジックをより効果的にテストする手法です。パラメータ化とコンテキスト照合のアルゴリズムをさらに洗練させることで、より多様な入力を生成する可能性があります。例えば、より複雑な制約や依存関係を考慮したパラメータ化アプローチを導入することで、異なるコンテキストに適応したより適切な変異を生成できるかもしれません。また、より効率的なコンテキストマッチングアルゴリズムを導入することで、生成されるテストケースの多様性を向上させることができるでしょう。

SYNTHFUZZ の手法を他のコンパイラフレームワークやドメイン固有の言語に適用することはできますか?そうした場合、どのような課題に直面するでしょうか?

SYNTHFUZZの手法は、他のコンパイラフレームワークやドメイン固有の言語にも適用可能ですが、いくつかの課題に直面する可能性があります。異なるフレームワークや言語には独自の構文やセマンティクスが存在し、それらに適応するためには手法のカスタマイズや拡張が必要になるかもしれません。また、新しいフレームワークや言語に対応するためには、その特定の制約や依存関係を理解し、適切にパラメータ化する必要があります。さらに、異なるフレームワークや言語においては、適切なコンテキストマッチングや変異の位置決定がより複雑になる可能性があります。

SYNTHFUZZ で発見された新しいバグは、MLIR コンパイラの設計上の課題を示唆していますか? MLIR の設計をさらに改善するためにはどのような対策が考えられますか?

SYNTHFUZZによって発見された新しいバグは、MLIRコンパイラの設計上の課題を示唆している可能性があります。例えば、発見されたバグが特定の操作や依存関係に関連するものであれば、それはMLIRの特定の部分における設計上の問題を示しているかもしれません。MLIRの設計をさらに改善するためには、以下のような対策が考えられます。まず、より厳密な制約や検証手法を導入して、コンパイラの正確性と信頼性を向上させることが重要です。また、コンパイラの各部分におけるエラーハンドリングや例外処理の強化、さらにはユーザビリティの向上なども考慮すべきでしょう。さらに、コンパイラの拡張性や柔軟性を高めるための設計変更や新機能の追加も検討されるべきです。これらの対策を通じて、MLIRコンパイラの品質と効率性を向上させることが可能となるでしょう。