从分区的输入空间中生成不安全的子要求，以支持验证引导的测试案例以正式验证黑盒模型，这对研究人员来说是一个具有挑战性的问题。搜索空间的大小使详尽的搜索在计算上是不切实际的。本文调查了一种元热疗法方法，以在分区的输入空间中搜索不安全的候选子要求。我们提出了一种负选择算法（NSA），用于识别给定安全性质内候选人的不安全区域。 NSA算法的元效力能力使得在验证这些区域的一部分时估算庞大的不安全区域成为可能。我们利用分区空间的并行执行来生产安全区域。基于安全区域的先验知识的NSA用于识别候选不安全区域，然后使用Marabou框架来验证NSA结果。我们的初步实验和评估表明，该程序在用Marabou框架验证的高精度验证时发现候选人不安全的子裁定。
translated by 谷歌翻译