Thèse de doctorat
Résumé :

Model-checking is an automated technique which aims at verifying properties of computer systems. A model-checker is fed with a model of the system (which capture all its possible behaviors) and a property to verify on this model. Both are given by a convenient mathematical formalism like, for instance, a transition system for the model and a temporal logic formula for the property.

For several reasons (the model-checking is undecidable for this class of model or the model-checking needs too much resources for this model) model-checking may not be applicable. For safety properties (which basically says "nothing bad happen"), a solution to this problem uses a simpler model for which model-checkers might terminate without too much resources. This simpler model, called the abstract model, over-approximates the behaviors of the concrete model. However the abstract model might be too imprecise. In fact, if the property is true on the abstract model, the same holds on the concrete. On the contrary, when the abstract model violates the property, either the violation is reproducible on the concrete model and so we found an error; or it is not reproducible and so the model-checker is said to be inconclusive. Inconclusiveness stems from the over-approximation of the concrete model by the abstract model. So a precise model yields the model-checker to conclude, but precision comes generally with an increased computational cost.

Recently, a lot of work has been done to define abstraction refinement algorithms. Those algorithms compute automatically abstract models which are refined as long as the model-checker is inconclusive. In the thesis, we give a new abstraction refinement algorithm which applies for safety properties. We compare our algorithm with previous attempts to build abstract models automatically and show, using formal proofs that our approach has several advantages. We also give several extensions of our algorithm which allow to integrate existing techniques used in model-checking such as acceleration techniques.

Following a rigorous methodology we then instantiate our algorithm for a variety of models ranging from finite state transition systems to infinite state transition systems. For each of those models we prove the instantiated algorithm terminates and provide encouraging preliminary experimental results.



Le model-checking est une technique automatisée qui vise à vérifier des propriétés sur des systèmes informatiques. Les données passées au model-checker sont le modèle du système (qui en capture tous les comportements possibles) et la propriété à vérifier. Les deux sont donnés dans un formalisme mathématique adéquat tel qu'un système de transition pour le modèle et une formule de logique temporelle pour la propriété.

Pour diverses raisons (le model-checking est indécidable pour cette classe de modèle ou le model-checking nécessite trop de ressources pour ce modèle) le model-checking peut être inapplicable. Pour des propriétés de sûreté (qui disent dans l'ensemble "il ne se produit rien d'incorrect"), une solution à ce problème recourt à un modèle simplifié pour lequel le model-checker peut terminer sans trop de ressources. Ce modèle simplifié, appelé modèle abstrait, surapproxime les comportements du modèle concret. Le modèle abstrait peut cependant être trop imprécis. En effet, si la propriété est vraie sur le modèle abstrait alors elle l'est aussi sur le modèle concret. En revanche, lorsque le modèle abstrait enfreint la propriété : soit l'infraction peut être reproduite sur le modèle concret et alors nous avons trouvé une erreur ; soit l'infraction ne peut être reproduite et dans ce cas le model-checker est dit non conclusif. Ceci provient de la surapproximation du modèle concret faite par le modèle abstrait. Un modèle précis aboutit donc à un model-checking conclusif mais son coût augmente avec sa précision.

Récemment, différents algorithmes d'abstraction raffinement ont été proposés. Ces algorithmes calculent automatiquement des modèles abstraits qui sont progressivement raffinés jusqu'à ce que leur model-checking soit conclusif. Dans la thèse, nous définissons un nouvel algorithme d'abstraction raffinement pour les propriétés de sûreté. Nous comparons notre algorithme avec les algorithmes d'abstraction raffinement antérieurs. A l'aide de preuves formelles, nous montrons les avantages de notre approche. Par ailleurs, nous définissons des extensions de l'algorithme qui intègrent d'autres techniques utilisées en model-checking comme les techniques d'accélérations.

Suivant une méthodologie rigoureuse, nous instancions ensuite notre algorithme pour une variété de modèles allant des systèmes de transitions finis aux systèmes de transitions infinis. Pour chacun des modèles nous établissons la terminaison de l'algorithme instancié et donnons des résultats expérimentaux préliminaires encourageants.