Influence-Guided Concolic Testing of Transformer Robustness
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Hong, Chih-Duo, Wang, Yu, Chang, Yao-Chen, Yu, Fang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models
par: Huang, Ming-I, et autres
Publié: (2025)
par: Huang, Ming-I, et autres
Publié: (2025)
Hybrid Concolic Testing with Large Language Models for Guided Path Exploration
par: Eslamimehr, Mahdi
Publié: (2026)
par: Eslamimehr, Mahdi
Publié: (2026)
Quantum Concolic Testing
par: Xia, Shangzhou, et autres
Publié: (2024)
par: Xia, Shangzhou, et autres
Publié: (2024)
Concolic Testing of JavaScript using Sparkplug
par: Li, Zhe, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zhe, et autres
Publié: (2024)
Adaptive Reinforcement Learning for Dynamic Configuration Allocation in Pre-Production Testing
par: Zhu, Yu
Publié: (2025)
par: Zhu, Yu
Publié: (2025)
GPU Temperature Simulation-Based Testing for In-Vehicle Deep Learning Frameworks
par: Zou, Yinglong, et autres
Publié: (2025)
par: Zou, Yinglong, et autres
Publié: (2025)
Code-Aware Prompting: A study of Coverage Guided Test Generation in Regression Setting using LLM
par: Ryan, Gabriel, et autres
Publié: (2024)
par: Ryan, Gabriel, et autres
Publié: (2024)
Comparative Separation: Evaluating Separation on Comparative Judgment Test Data
par: Xi, Xiaoyin, et autres
Publié: (2026)
par: Xi, Xiaoyin, et autres
Publié: (2026)
Productively Deploying Emerging Models on Emerging Platforms: A Top-Down Approach for Testing and Debugging
par: Feng, Siyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Feng, Siyuan, et autres
Publié: (2024)
Workflow-Level Design Principles for Trustworthy GenAI in Automotive System Engineering
par: Cheng, Chih-Hong, et autres
Publié: (2026)
par: Cheng, Chih-Hong, et autres
Publié: (2026)
Learning-Based Testing for Deep Learning: Enhancing Model Robustness with Adversarial Input Prioritization
par: Rahman, Sheikh Md Mushfiqur, et autres
Publié: (2025)
par: Rahman, Sheikh Md Mushfiqur, et autres
Publié: (2025)
Cottontail: Large Language Model-Driven Concolic Execution for Highly Structured Test Input Generation
par: Tu, Haoxin, et autres
Publié: (2025)
par: Tu, Haoxin, et autres
Publié: (2025)
Contexts Matter: An Empirical Study on Contextual Influence in Fairness Testing for Deep Learning Systems
par: Du, Chengwen, et autres
Publié: (2024)
par: Du, Chengwen, et autres
Publié: (2024)
Learning to Generate Unit Tests for Automated Debugging
par: Prasad, Archiki, et autres
Publié: (2025)
par: Prasad, Archiki, et autres
Publié: (2025)
FROAV: A Framework for RAG Observation and Agent Verification -- Lowering the Barrier to LLM Agent Research
par: Lin, Tzu-Hsuan, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Tzu-Hsuan, et autres
Publié: (2026)
FAST: Boosting Uncertainty-based Test Prioritization Methods for Neural Networks via Feature Selection
par: Chen, Jialuo, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Jialuo, et autres
Publié: (2024)
Shapley-Guided Neural Repair Approach via Derivative-Free Optimization
par: Sun, Xinyu, et autres
Publié: (2026)
par: Sun, Xinyu, et autres
Publié: (2026)
Instance-Level Safety-Aware Fidelity of Synthetic Data and Its Calibration
par: Cheng, Chih-Hong, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Chih-Hong, et autres
Publié: (2024)
Targeted Deep Learning System Boundary Testing
par: Weißl, Oliver, et autres
Publié: (2024)
par: Weißl, Oliver, et autres
Publié: (2024)
PrismaDV: Automated Task-Aware Data Unit Test Generation
par: Chen, Hao, et autres
Publié: (2026)
par: Chen, Hao, et autres
Publié: (2026)
Mutation-Guided LLM-based Test Generation at Meta
par: Foster, Christopher, et autres
Publié: (2025)
par: Foster, Christopher, et autres
Publié: (2025)
Uncertainty-Guided Label Rebalancing for CPS Safety Monitoring
par: Ayotunde, John, et autres
Publié: (2026)
par: Ayotunde, John, et autres
Publié: (2026)
Detecting Buggy Contracts via Smart Testing
par: Wang, Sally Junsong, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Sally Junsong, et autres
Publié: (2024)
From Particles to Perils: SVGD-Based Hazardous Scenario Generation for Autonomous Driving Systems Testing
par: Liang, Linfeng, et autres
Publié: (2026)
par: Liang, Linfeng, et autres
Publié: (2026)
Toward Efficient Testing of Graph Neural Networks via Test Input Prioritization
par: Yang, Lichen, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Lichen, et autres
Publié: (2025)
ExplainFuzz: Explainable and Constraint-Conditioned Test Generation with Probabilistic Circuits
par: Baiget, Annaëlle, et autres
Publié: (2026)
par: Baiget, Annaëlle, et autres
Publié: (2026)
LLM-Powered Test Case Generation for Detecting Bugs in Plausible Programs
par: Liu, Kaibo, et autres
Publié: (2024)
par: Liu, Kaibo, et autres
Publié: (2024)
Investigating Test Overfitting on SWE-bench
par: Ahmed, Toufique, et autres
Publié: (2025)
par: Ahmed, Toufique, et autres
Publié: (2025)
Optimizing Case-Based Reasoning System for Functional Test Script Generation with Large Language Models
par: Guo, Siyuan, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Siyuan, et autres
Publié: (2025)
Scalable and Precise Patch Robustness Certification for Deep Learning Models with Top-k Predictions
par: Zhou, Qilin, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Qilin, et autres
Publié: (2025)
Targeted Test Selection Approach in Continuous Integration
par: Plyusnin, Pavel, et autres
Publié: (2025)
par: Plyusnin, Pavel, et autres
Publié: (2025)
ColorGo: Directed Concolic Execution
par: Li, Jia, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Jia, et autres
Publié: (2025)
Automated Trustworthiness Testing for Machine Learning Classifiers
par: Cho, Steven, et autres
Publié: (2024)
par: Cho, Steven, et autres
Publié: (2024)
Latent Regularization in Generative Test Input Generation
par: Merabishvili, Giorgi, et autres
Publié: (2026)
par: Merabishvili, Giorgi, et autres
Publié: (2026)
CUTECat: Concolic Execution for Computational Law
par: Goutagny, Pierre, et autres
Publié: (2024)
par: Goutagny, Pierre, et autres
Publié: (2024)
Practical programming research of Linear DML model based on the simplest Python code: From the standpoint of novice researchers
par: Yao, Shunxin
Publié: (2025)
par: Yao, Shunxin
Publié: (2025)
Robust Learning of Diverse Code Edits
par: Aggarwal, Tushar, et autres
Publié: (2025)
par: Aggarwal, Tushar, et autres
Publié: (2025)
Model Cascading for Code: A Cascaded Black-Box Multi-Model Framework for Cost-Efficient Code Completion with Self-Testing
par: Chen, Boyuan, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Boyuan, et autres
Publié: (2024)
Rule-Guided Reinforcement Learning Policy Evaluation and Improvement
par: Tappler, Martin, et autres
Publié: (2025)
par: Tappler, Martin, et autres
Publié: (2025)
MASTEST: A LLM-Based Multi-Agent System For RESTful API Tests
par: Han, Xiaoke, et autres
Publié: (2025)
par: Han, Xiaoke, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Concolic Testing on Individual Fairness of Neural Network Models
par: Huang, Ming-I, et autres
Publié: (2025) -
Hybrid Concolic Testing with Large Language Models for Guided Path Exploration
par: Eslamimehr, Mahdi
Publié: (2026) -
Quantum Concolic Testing
par: Xia, Shangzhou, et autres
Publié: (2024) -
Concolic Testing of JavaScript using Sparkplug
par: Li, Zhe, et autres
Publié: (2024) -
Adaptive Reinforcement Learning for Dynamic Configuration Allocation in Pre-Production Testing
par: Zhu, Yu
Publié: (2025)