FuSeBMC-AI는 FuSeBMC v4.2.1을 기반으로 구축되었습니다. 먼저 소스 코드를 분석하여 학습과 엔진 기능 향상에 영향을 미치는 특징을 추출하고 저장합니다. 이 특징들은 ML 모델에서 최적 점수를 예측하는 데 사용됩니다. 그 후 FuSeBMC-AI는 권장 구성으로 대상 프로그램을 실행합니다.
FuSeBMC-AI는 배열과 루프를 포함하는 프로그램에 효과적인 처리를 위해 특정 값이 필요하다는 점을 인식하고, 엔진 성능의 효과와 한계에 영향을 미칠 수 있는 특징을 식별하는 데 중점을 두었습니다. SV-Comp 벤치마크를 데이터셋으로 사용하여 다양한 시나리오를 고려하고 반복을 최소화하면서 ML 모델을 학습 및 테스트했습니다.
FuSeBMC-AI는 결정 트리 분류, 지지 벡터 분류, 신경망 회귀 모델을 사용하여 FuSeBMC-AI 엔진에 대한 최적의 플래그를 예측합니다. 이를 통해 각 프로그램 범주에 가장 적합한 플래그 값을 결정할 수 있습니다. 실험 결과, FuSeBMC-AI는 "ControlFlow", "Hardware", "Loops", "Software Systems BusyBox MemSafety" 범주에서 기본 FuSeBMC 구성보다 우수한 성능을 보였으며, 리소스 사용량도 약 3% 감소했습니다.
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