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P2 Predictable Verification using Intrinsic Definitions

基于内在定义的可预测验证
PLDI 8(PLDI)2024匹配度 3/10 · 论文属于程序验证/形式化方法,使用 monadic maps 和 ghost code 验证数据结构,与用户核心方向(LLM/Agent 与静态分析、形式化验证的交叉)无直接关联,也不涉及浮点程序分析或贝叶斯程序分析。引用 3 inbox
Adithya Murali, Cody Rivera, P. Madhusudan
dblp: 2026-09-10crossref: 2026-09-10arxiv: 2026-09-10

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一句话:提出用满足局部条件的 monadic maps 定义数据结构,实现可预测的验证。

论文针对递归数据结构定义导致验证难以预测的问题,提出“内在定义”(intrinsic definitions):不使用递归,而是用满足局部条件的 monadic maps 来定义数据结构。作者表明该机制能自然刻画多种数据结构,并支持可预测的验证方法:工程师编写 ghost code 更新 monadic maps,再将验证任务归约到可判定逻辑。基于 Boogie 实现并评估,成功证明了一组操作数据结构的程序正确。

问题
递归定义的数据结构使验证过程难以预测和自动化。
方法
提出用满足局部条件的 monadic maps 进行内在定义,并借助 ghost code 更新映射,将验证归约到可判定逻辑。
评估
在 Boogie 中实现对一组操作数据结构的程序进行验证,均成功证明其正确。
原文摘要(Abstract)

We propose a novel mechanism of defining data structures using intrinsic definitions that avoids recursion and instead utilizes monadic maps satisfying local conditions. We show that intrinsic definitions are a powerful mechanism that can capture a variety of data structures naturally. We show that they also enable a predictable verification methodology that allows engineers to write ghost code to update monadic maps and perform verification using reduction to decidable logics. We evaluate our methodology using B oogie and prove a suite of data structure manipulating programs correct.

链接与引用

DOI 原文 · arXiv · PDF(开放获取) · DBLP

BibTeX
@article{MuraliRM24,
  title = {Predictable Verification using Intrinsic Definitions},
  author = {Adithya Murali and Cody Rivera and P. Madhusudan},
  journal = {Proceedings of the ACM on Programming Languages},
  volume = {8},
  number = {PLDI},
  year = {2024},
  doi = {10.1145/3656450}
}