摘要：
## Abstract 本文: KONURE，以及regenerator Task: use active learning to infer models of applications that retrieve data from relational databases 方法： 1. a d 阅读全文
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## Abstract 背景： 1. Q: active learning inference based framework能够利用modularity来处理large applications中的develeopment correctness, performance and cost 2. 阅读全文
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## Abstract 本文: RULF Github: https://github.com/Artisan-Lab/RULF Task: Library harness generation for Rust Library via API dependency graph traversal 阅读全文
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## Abstract 背景： 1. 软件供应链攻击的目标是集成到客户端应用程序中的组件。 2. 此类攻击通常针对广泛使用的组件，通过不影响客户端观察到的组件行为（例如文件系统或网络访问）进行攻击。 本文：HARP Task: infer and regenerate the client-obse 阅读全文
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## Abstract 背景： 1. unsafe能够绕开rust type system 2. rust libraries中常有许多unsafe keyword 本文：SyRust Task: fuzz Rust library APIs Challenge: synthesize well-t 阅读全文
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## Abstract 背景：现有的深度学习测试在很⼤程度上依赖于⼿动标记的数据，因此通常⽆法暴露罕⻅输⼊的错误⾏为。 本文：DeepXplore Task: a white-box framework to test DL Models 方法： 1. neuron coverage 2. diff 阅读全文