Dynamic Slicing of WebAssembly Binaries
Notice bibliographique
Résumé
This is the replication package that accompanies the paper titled: "Dynamic Slicing of WebAssembly Binaries". # Slices dataset ## Generating the dataset The dynamic slices have been generated with [P-ORBS](https://syed-islam.github.io/research/program-analysis/#observation-based-program-slicing-orbs). The steps and scripts to generate the dynamic slices are included in the `slicing-steps/` directory. These steps also describe how to generate the `stats.csv` file that is included in this dataset. The static slices have been generated with [wassail](https://github.com/acieroid/wassail). The scripts to generate the static slices are included in the current directory (`generate-static-slices.sh` which relies on `run_wassail.sh`). These steps generate the file `static-stats.csv` that is included in this dataset. The `original-size.csv` file, included in this dataset, can be generated as follows: ```sh find subjects-wasm-extract-slice -name \*.c.wat -exec c_count {} \; | grep subjects > counts.txt echo 'slice,original fn slice' > evaluation/original-sizes.csv sed -E 's|^(.*) subjects-wasm-extract-slice/[^/]*/([^/]*)/.*$|\2,\1|' counts.txt >> evaluation/original-sizes.csv ``` The numbers in Table 1 of the paper (the list of programs in the dataset along with their sizes) can be generated as follows. For the WebAssembly files, we can count the function size: ``` find subjects-wasm-extract-slice -name \*.c.wat -exec c_count {} \; | grep subjects > counts.txt sed -E 's|^(.*) subjects-wasm-extract-slice/([^/]*)/.*$|\1 \2|' counts.txt | python evaluation/table1-wasm-mean.py ``` or the full program size: ``` find subjects-wasm-extract-slice -name t.wat -exec c_count {} \; | grep subjects > counts.txt sed -E 's|^(.*) subjects-wasm-extract-slice/([^/]*)/.*$|\1 \2|' counts.txt | python evaluation/table1-wasm-mean.py ``` ## Structure of the dataset The dataset is structured as follows: - `subjects/` contains the instrumented `.c` source code, along with scripts to generate the dynamic slices. The original source code can be obtained by removing the line `printf("\nORBS:%x\n....`. - `subjects-wasm-extract-slice/` contains the original WebAssembly programs to slice. Each program has two files: `t.wat` is the full binary file, and `name.c.wat` is the binary code of the function containing the slicing criterion. - `all_slices/` contains the slices. For example, program `adpcm_ah1_254_expr` has the following files - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/EWS_adpcm.wat`: the EWS slice - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/SEW_adpcm.wat`: the SEW slice - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/ESW_adpcm.wat`: the ESW slice - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/static_adpcm.wat.slice`: the SWS slice The other files are produced by intermediary steps and can be ignored. They are: - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/ESW_adpcm.wat.orig`: original (unsliced) binary *file* from which SW and ESW slices are computed - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/SEW_adpcm.wat.orig`: original (unsliced) binary *function* from which SEW slice is computed - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/SW_adpcm.wat`: slice of entire binary file from which ESW slice is extracted - `adpcm/adpcm_ah1_254_expr/WS_adpcm.wat`: compiled (binary) version of dynamic C slice from which EWS slice is extracted # Research questions ## RQ1 The script `./RQ1.py` found in the `evaluation/` directory generates: - Figure 3 (time.pdf) - The mean, min, max, and stddev of the times - How many slices are computed below 10, 100, 1000, and 10000 seconds ## RQ2 The script `./RQ2.py` found in the `evaluation/` directory generates: - Figure 4 (loc.pdf) - The mean, median, min, max, and stddev of the sizes - The largest differences between the approaches - The number of slices larger than the original program ## RQ3 and RQ4 The process for these research questions is manual and requires comparing slices. It cannot be automated. We did make heavy use of `diff --side-by-side` in this analysis.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,048 |
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 ».