Исследователи создали гибридную нейросимволическую модель для безопасной автоматической миграции кода C в Rust

Les chercheurs entendent mettre lintelligence artificielle profit pour atteindre leur objectif Lquipe de recherche propose un modle neurosymbolique hybride qui combine l'apprentissage automatique avec des mthodes classiques d'analyse, de tests de rsistance et de vrification formelle. Le flux de travail se divise en quatre tapes principales : - Primo, la phase de programmation divise le dpt massif en fragments indpendants, en conservant le fil smantique ncessaire concernant les types et les dpendances. - Deuxio, la phase de traduction, qui utilise des modles de langage optimiss avec des bibliothques de conversions C vers Rust connues pour gnrer des abstractions correctes au lieu d'une simple copie syntaxique. - La troisime tape part du principe que le code gnr n'est pas fiable tant que les techniques de fuzzing et les vrifications d'quivalence n'ont pas dmontr qu'il se comporte exactement comme le code C original. - Enfin, un systme de dbogage localise les checs de validation et applique des corrections prcises l'aide de techniques de rparation symbolique. Lobjectif est de pallier certaines limitations en matire de conversion de code C vers le Rust. En effet, la rcriture manuelle d'un logiciel crit en C comporte en ralit un risque technique important. Les projets tablis contiennent des dcennies de corrections de bogues, d'optimisations de performances et de connaissances oprationnelles qui sont souvent perdues lors du processus de refactorisation. Il est vrai que les outils traditionnels de traduction de code source peuvent traiter de grands volumes de donnes, mais ils gnrent du code Rust non scuris qui conserve des structures artificielles hrites du C. D'autre part, les outils d'IA disponibles peuvent gnrer du code partir de petits exemples, mais ils chouent traiter des dpts entiers en raison de leurs volumes importants et finissent par perdre l'ide centrale, sans pour autant offrir de garanties que le programme rsultant conservera le comportement du code original. Ubuntu Funding Automated C to Rust Translation Research Ubuntu parent Canonical is "funding a [3 year] University of Bristol PhD to translate large C repos into safe, equivalent Rust". pic.twitter.com/WPJVGqd3UJ La plus-value de lutilisation de lintelligence artificielle qui est en gnral mise en avant dans le processus du dveloppement de logiciels est le gain de productivit. Le cas de la migration du code source Bun de Zig vers Rust ne fait pas exception tant donn que la tte derrire linitiative rapporte que cette transition a t possible en seulement 11 jours contre une anne pour une petite quipe dingnieurs lance sur les 535 496 lignes de code de Zig, selon son estimatif. Rsultat : - le code en Rust produit par l'IA contient plus de 13 000 blocs unsafe, soit une proportion anormalement leve compare aux projets crits par des humains. Par exemple, la gestion de la mmoire de bas niveau et les allocateurs personnaliss s'interfacent directement avec les pointeurs bruts via des constructions non scurises (unsafe). Elle gre la provenance des pointeurs et les appels explicites de dsallocation par le biais des tables virtuelles (vtables) des allocateurs standard comme on peut le voir dans la section de code suivante :... La fin de cet article est rserve aux abonns. Soutenez le Club Developpez.com en prenant un abonnement pour que nous puissions continuer vous proposer des publications.