Tutorial Examples of the Semantic Approach to Foundational Proof-Carrying Code
Notice bibliographique
Résumé
Proof-carrying code provides amechanismfor insuring that a host, or code consumer, can safely run code delivered by a code producer. The host specifies a safety policy as a set of axioms and inference rules. In addition to a compiled program, the code producer delivers a formal proof of safety expressed in terms of those rules that can be easily checked. Foundational proof-carrying code (FPCC) provides increased security and greater flexibility in the construction of proofs of safety. Proofs of safety are constructed from the smallest possible set of axioms and inference rules. For example, typing rules are not included. In our semantic approach to FPCC, we encode a semantics of types from first principles and the typing rules are proved as lemmas. In addition, we start from a semantic definition of machine instructions and safety is defined directly from this semantics. Since FPCC starts from basic axioms and low-level definitions, it is necessary to build up a library of lemmas and definitions so that reasoning about particular programs can be carried out at a higher level, and ideally, also be automated. We describe a high-level organization that involves Hoarestyle reasoning about machine code programs. This organization is presented using two running examples. The examples, as well as illustrating the above mentioned approach to organizing proofs, is designed to provide a tutorial introduction to a variety of facets of our FPCC approach. For example, it illustrates how to prove safety of programs that traverse input data structures as well as allocate new ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».