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可信编程–Rust语言开辟的实践和愿景

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发表于 2021-4-26 16:41:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
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作者:
             Yijun Yu
             可信编程首席专家
             华为可信软件工程与开源实行室
             华为爱尔兰研究所
             Amanieu d’Antras
             Rust 高级专家
             华为可信软件工程与开源实行室
             华为爱尔兰研究所
             Rust 带来的创新
             StackOverflow 的观察表明, 自 2015 年以来,Rust 不停是开辟者最爱的编程语言。
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             学术界对于 Rust 也越来越器重,在编程语言和软件工程顶会上发表的关于 Rust 的论文正逐年增长。
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             不但云云,《天然》杂志 2020 年末的文章《Why Scientists are Turning to Rust》中也夸大:科学家极为推许 Rust。
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             Rust 在华为的开端推进
             华为的目的是引领通讯体系软件向安全可信演进,此中 Rust 语言正在发挥很大的作用。比方,我们盼望通过部门C/C++代码向Rust的迁徙,在包管高性能的同时,拥有更高的安全性。在此过程中, 我们为开辟者提供一套主动化工具支持:基于开源的 C2Rust 转译工具, 起首从 C 代码天生 Rust 代码, 然后通过源到源变更工具主动重构。
             华为内部还基于 actor 的并发编程模式开辟了 Rust 库,比方async, await,方便步伐员充实使用 Rust 的语言特性。
             华为的通讯体系软件开辟以 C/C++ 代码为主, 在必要的时间,这些 Rust 库将使 C/C++ 到 Rust 的迁徙更加顺畅。作为业界领先公司和 Rust 基金会首创成员,华为致力于推进 Rust 在通讯软件行业的发展,并将连续为 Rust 社区做出贡献。
             华为对 Rust 社区的贡献
             我们为 Rust 社区贡献了很多紧张的功能特性。比方,我们近来为 Rust 编译器提交了一系列代码,使得 Rust 编译目的可以支持 ARM AArch64 32 位大端变体 ILP32 芯片组, 以便用于我们的通讯产物中。这些改进使得我【*****智伍应用提示您:未购买正式版授权,功能受到影响!!请根据最上面的引导提示,自助购买正式版授权,主动开通!!在线客服微信:ccccyyyy4444,官方网站:zhiwu55.com*****】 Rust 原生步伐。这些代码已经通过我们的 Rust 专家 Amanieu d’Antras 提交给了 LLVM 编译器, libc 库, 以及 Rust 编译器等开源项目。
             这些对 Rust 编译器的更改引入了新的端到端交织编译目的,基于此针对定制硬件构建 Rust 产物变得更轻易, 只必要简朴的下令,好比:
             华为在中国 Rust 社区贡献方面也走在前线。客岁 12 月 26 日至 27 日,在深圳战略赞助了Rust China Conf 2020 ,并推行多项社区运动,包罗为中国的开辟者提供 Rust 教程和 Rust 编码规范。
             设置华为的端到端 Rust 工具链
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             (C、C++、Rust 代码在 Fuchsia 项目标占比)
             Rust 社区中有几种端到端的工具,我们已经开始从开辟职员和工具的交互中获取信息。
             这里有一些例子
             tokei
             由于可信编程项目通常涉及多个编程语言,我们接纳了 tokei 作为多语言代码复杂性度量工具,可辨认多达 200 种编程语言。比方,开源的 Fuchsia 项目涉及了多种编程语言,【*****智伍应用提示您:未购买正式版授权,功能受到影响!!请根据最上面的引导提示,自助购买正式版授权,主动开通!!在线客服微信:ccccyyyy4444,官方网站:zhiwu55.com*****】
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             别的,为了在大型项目中满意处置惩罚多种编程语言的场景需求,我们为tokei 提供新特性,使其支持辨认编程语言的批处置惩罚。
             cargo-geiger
             为了进步安全性,我们常常想知道有多少代码已经被 Rust 编译器查抄过。荣幸的是,通过统计带有“unsafe”关键字的fn、expr,struct、impl、trait 及其在各相干库, cargo-geiger 险些做到了这点。
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             不外,统计数字中并没有反映安全性,以是没办法显现 Rust 项目总体上取得了多少希望的比例。因此,我们提交了代码,在改进的 cargo-geiger 计数器陈诉中提供 Rust 项目标安全查抄比率。这些代码被采取后,我们的研发团队如今天天都在利用这个工具,这份【*****智伍应用提示您:未购买正式版授权,功能受到影响!!请根据最上面的引导提示,自助购买正式版授权,主动开通!!在线客服微信:ccccyyyy4444,官方网站:zhiwu55.com*****】 Rust 编译器完全查抄到。
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             通过深度代码学习研究 Rust
             随着 Rust 开源社区代码的发展和革新,初学者必要学习把握 Rust 最佳的实践,其包罗但不限于 Rust 语言自己。把统计呆板学习的方法应用到源代码数据上,也称为Big Code,正被全天下的软件工程研究团队关注:雷同于图像处置惩罚和天然语言处置惩罚中的呆板学习题目,这些题目都必要通过深度神经网络 (deep neural networks DNN) 提取大量的特性,Big Code 大概同样必要去练习 DNN 来反映步伐的统计特性,以是也称为“深度代码学习”。
             在这方面,华为与英国开放大学和新加坡管理大学举行技能互助,在如今最先辈的“跨语言”深度代码学习底子上举行优化研究。
             比方,最初的深度代码学习方法应用于北京大学编程课程网络到的 104 个算法类的 5.2 万个 C/C++ 步伐。对此数据集,树基卷积神经网络 (TBCNN) 算法分类正确率到达 94%(AAAI’16)。近来的 SOTA 在语句级利用抽象语法树 (ICSE ’19) 正确率到达 98%。近期我们同英国开放大学和新加坡管理大学在树基胶囊网络的互助研究希望推动了 SOTA 进一步进步,到达 98.4% 的正确率 (AAAI’21)。
             早些时间我们已经利用跨语言的数据集证实,对一种编程语言的深度代码学习模子也实用于另一种编程语言。比方,从 GitHub 爬取的数据集 Rosetta Code,从 Java 到 C 语言,可以得到 86% 的算法分类正确度 (SANER’19),在 Java 到 C# 的跨语言 API 映射题目中也能发挥紧张作用 (ESEC/FSE’19)。这些统计语言模子在软件工程中可以应用于许多方面,好比代码分类、代码搜刮、代码保举、代码择要、方法名称猜测、代码克隆检测等等 (ICSE’21)。
             为了进一步研究分析 Rust 项目,我们向 Rust 剖析器项目 tree-sitter 和 XML 序列化 quick-xml 等项目提交了代码,通过 Rust 步伐的抽象语法树来练习深度代码学习模子。研究的开端效果表现,算法检测使命在 Rust 代码上的精度高达 85.5%。随着工具链的改进,这个比例另有望进一步提拔。
             在 Visual Studio Code IDE 上,我们开辟扩展插件,使得步伐员可以得到符合的算法保举和可表明性的资助。
             结      论
             综上所述,华为可信软件工程与开源实行室正在开展的 Rust 工作为步伐员提供智能化端到端 IDE 工具链,以期最大限度地进步代码的安全性和性能。走向可信编程远景的路程刚刚开始,我们盼望与 Rust 社区和 Rust 基金会深度互助,引领电信软件财产的可信革新。
             https://trusted-programming.github.io/2021-02-07/index.html
             点个在看少个 bug
            
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