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在基于可滿足性模理論（SMT）的限界模型檢測中，限界深度對于程序驗證結果的可信性和程序驗證效率具有重要影響。傳統串行檢測方法由于單機處理性能和內存的限制，不能在限界較深的條件下進行驗證。針對該問題，在Spark環境下提出一種分布式限界模型檢測方法。將源程序的LLVM中間表示（LLVM-IR）構造為Spark內置的數據結構Pair RDD，利用MapReduce算法將Pair RDD轉化為表示驗證條件的彈性分布式數據集（VCs RDD），VCs RDD轉化為SMT-LIB并輸入SMT求解器進行驗證。實驗結果表明，與傳統串行檢測方法相比，該方法提高了驗證過程中的限界深度和驗證結果的正確率，并且對于復雜度較高的程序在限界相同的情況下其驗證速度也有所提升。
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