Conf 2021 – 2022, Online, China 姜剑峰 Rust API可靠性分析与验证 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 主题内容 • Rust第三方库API可靠性现状 • 现用方法的局限性 • 基于程序合成+模糊测试的可靠性分析方法 Rust China Conf 2021 – 2022, Online, China 本（2019）硕（2022）毕业于复旦大学 • 目前在蚂蚁集团安全计算部门开发应用于机密计算的Rust系统软件 • 研究生期间主要从事Rust测试与验证工具的研究，本人所在的是国内最早 开展Rust程序分析相关研究的实验室（https://artisan-lab.github.io） • 我们关于Rust库模糊测试的论文 RULF: Rust Library Fuzzing via API Dependency China Conf 2021 – 2022, Online, China 现有的可靠性分析方法及其局限性 模糊测试(afl.rs, libfuzzer)：分支覆盖率；用例程序的构造 符号执行(klee, angr)：路径爆炸；求解困难 静态分析(MirChecker, Rudra, SafeDrop)：分析特定问题；假阳性 形式化验证(RustBelt)：无法方便的验证第三方库 其他工具（Miri等）…

基于静态分析的Rust内存安全缺陷检测研究 报告人：徐辉 报告日期：2022.11.25 复旦大学 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 大纲 一、问题背景 二、Rust指针缺陷检测方法 三、实验结论 四、论文发表心得 Rust语言 ❑ 系统级安全编程语言 ▪ 内存安全 ▪ 并发安全 ▪ 效率 2006年 2011年 手动释放内存或调用析构函数 ▪ 函数返回时发生的自动析构或内存释放 ❑ Rust设计的目标之一是编译时检查指针别名（共享可变引用） ▪ 但一般意义上的指针分析是NP-hard问题 ▪ 智能指针可行，但作为运行时方案，效率低 ▪ Rust在语法设计中引入所有权机制，简化指针分析问题 Rust所有权模型 => XOR Mutability ❑ 一个对象有且只有一个所有者 ❑ 所有权可以转移给其它变量 ▪ 用完不用还 Memory Reclaim问题：示例1 创建一个临时字符串s 通过unsafe将v指向临时内存 返回v 自动析构s，造成悬空指针v 访问v造成use-after-free 从Rust MIR分析Auto Memory Reclaim问题 _1 = const > ::from(const "a

Python分析alpha vaults策略 主讲人： 代少飞 – 量化开发 个人简介 主要从事量化开发相关工作 有开发过数字货币交易所 PyconChina2019深圳场有分享(b站有相关视频) 目前从事web3相关工作 免责声明 纯技术交流，不提供任何投资建议 如有侵权，请联系本人，第一时间处理 一、策略介绍 二、部署开发 三、使用说明 四、策略回测 大纲 策略介绍

面向亿行C/C++代码的 静态分析系统设计及实践 肖枭 自我介绍 2016年香港科技大学取得博士学位 过去10年一直以极高的热情从事静态 分析技术的学术用研究 合作创办源伞科技，致力于推动静态 分析技术在企业中的应用 目录 代码质量管理是个大问题 静态分析+代码评审的实践  学习和强调，红线和惩罚，100%的测试 覆盖率，和事后复盘并不够  有经验的程序员也会犯错  对代码提要求很难监督落实 对代码提要求很难监督落实  测试更多是验证功能，很难检测编码缺陷  代码的快速变化使质量更难管 生产质量是责任 靠运维和事后复盘善后够吗？  静态分析工具：半智能的代码分析机器人  静态分析辅助代码评审 自动化工具+流程才是未来 Bug! Thx! Bug!  投入大  KPI不痛不痒  使用主体和责任主体不一致  一步登天想要终极AI 代码质量改进工具、流程落地难 大多数开发人员眼中的静态分析工具 检查逻辑问题好，但耗时长 还挺多误报，想用而不敢用  编译器里的Errors and warnings  自带静态分析的语言如Typescript, Rust  IDE里的智能提示  代码混淆和美化  代码交叉索引  Eclipse等IDE中的一键重构  App市场的审核 成功静态分析应用 代码评审中的静态分析 针对该提交 代码片段自

。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴 等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 Ø Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 Ø Python 的应用： 人工智能、数据分析等 Ø Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 Ø 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ Ø 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 Ø 本次题目的主要内容 Ø Python <- tools -> FPGA Ø Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ Ø 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 Ø 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 Ø 嵌入式计算： Ø 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 Ø 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. Ø 加速计算： Ø 如何提高计算效率，提高计算性能 Ø 加速计算框架的考虑 Ø 加速计算平台的考虑 Ø FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 Ø FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

语言：易学易读易用、可扩展性、可移植性等。 ➢ Python 开发工具：库丰富、效率高、调试方便 ➢ Python 的应用： 人工智能、数据分析等 ➢ Python 的生态环境：软件平台、硬件平台、方案合作伙伴等 ➢ 用 Python 如何开发嵌入式产品？如何实现 算法硬件加速？ ➢ 之前基于python开发的工程师很少接触嵌入式环境， 接触硬件 ➢ 本次题目的主要内容 ➢ Python <- tools -> FPGA ➢ Python 工程师开发嵌入式产品的时候哪些地方可能会遇到性能瓶颈？ ➢ 传统的计算平台：基于通用处理器的架构，Intel x86 ➢ 新的嵌入式计算平台：MCU，DSP，FPGA，GPU、ASSP等 ➢ 嵌入式计算： ➢ 嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠 性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统，它一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、 嵌入 式操作系统以及用户的应用程序等四个部分组成。 ➢ 嵌入式系统促使计算机的形态和性能更加小型化,多功能,低功耗. ➢ 加速计算： ➢ 如何提高计算效率，提高计算性能 ➢ 加速计算框架的考虑 ➢ 加速计算平台的考虑 ➢ FPGA 是如何作为加速平台的？在边缘和云端 Python 与嵌入式计算 4 ➢ FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL、GAL等可编程器件的基础上进一步发展的

Intel x86、MIPS、ARM、Sun 公司的 SPARC、IBM 公司的 Power 等。其中，Intel x86 系列处理器在 PC 和服务器市场占主导地位，而 ARM 架构在 移动手持设备与嵌入式领域占绝对优势。近年来，RISC-V 作为新兴开放指令集架构 得到了越来越多的关注，正如 RISC-V 国际基金会 CEO Calista Redmond 女士在 2023 年 RISC-V 中 的设计 哲学，通过模块化和可扩展的方式，既保持基础指令集的稳定，又保证扩展指令集的 灵活配置，在简洁性、实现成本、功耗、性能和程序代码量等各方面都有较显著的优 势。从最简单的小面积、低功耗的嵌入式微控制器，到功能强大的服务器，都可以基 于 RISC-V 指令集架构进行开发。相比于 x86 和 ARM 等主流商业架构，在 RISC-V 通用架构基础上实现专用领域加速器也是优点之一。RISC-V 入的理解，同时也对指令集架构在整个计算机系统中的重要性有了更深刻的认识。书 中对不同指令集架构在成本、简洁性、性能、架构与实现的分离、预留编码空间、代 码量、是否易于编程/编译/链接等各方面的对比分析，包括一些有代表性的具体程序 示例对比，都深刻地阐释了 RISC-V 指令系统架构设计的先进性。 对于计算机专业和电子工程专业师生及计算机系统架构师和处理器设计者来说， 本书具有极好的参考价值。书中简明扼要地介绍了

be used to reduce this problem. https://en.wikipedia.org/wiki/System_programming 系统编程 • 对硬件的控制（嵌入式, OS） • 对系统底层的控制（OS, kernel, driver） • 对CPU和内存的高效利用（Server, OS） • 对运算性能的高要求 • 对系统安全和内存安全的强需求 重点项目&热门领域 受限于成本控制，硬件性能不强 • 受限于电池供电，功耗不能高 这就要求系统和应用软件要高效利用硬件 程序运行在VM上，或后台跑GC 白白浪费了宝贵的CPU和内存资源 Rust在系统编程领域 面临极其强大的竞争对手 嵌入式 C/Rust 系统编程 C/C++/C++1x/Rust Web开发 Java/Php/Python/Js 其他领域 （通俗地说） 传统 C/C++ 语言 + 内存安全 (没有GC) 性能更好 本次大会涉GC演讲 • Monica Beckwith 《性能工程师指南：玩转OpenJDK HotSpot垃圾收集器》 • 庄振运《OS造成的长时间非典型JVM GC停顿：深度分析和 解决》 • 陶春华《Golang在BaiduFrontEnd的应用》 • 俞育才《最优化 Spark 应用的性能—使用低成本的层次 化方案加速大数据处理》 ……与其研究怎样优化GC、提高运行性能

http://www.ubuntu.com Ubuntu由Mark Shuttleworth（马克·舍特尔沃斯）创立，Ubuntu以 Debian GNU/Linux不稳定分支为开发基础。 嵌入式Linux uClinux. http://www.uclinux.org/ RTLinux. https://en.wikipedia.org/wiki/RTLinux 抢占式和非抢占式内核. http://blog System V风 格的init脚本。 n SysV和BSD脚本都是能让人读懂的，即它们都是Shell脚本，而不是已编 译的程序，其主要的区别在于脚本的设计和组织方式。 Ubuntu启动流程分析 Upstart方式 n 采用该种方式的发行版有Ubuntu（6.10 and later），Fedora（9.10 and later）， Debian（optional）。 n Upst 服务依赖关系决定）。 http://www.cnblogs.com/cassvin/archive/2011/12/25/ubuntu_init_analysis.html Ubuntu启动流程分析 Upstart方式，事件驱动的，系统服务的启动、停止等等均是由事件决定的，反过来，系 统服务的启动、停止也可以作为事件源触发其他服务。并且事件并不一定得由系统内部 产生，用户可以手工的键入start/stop