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Enregistrement W4403490766 · doi:10.1145/3687997.3695639

The Design of a Self-Compiling C Transpiler Targeting POSIX Shell

2024· article· en· W4403490766 sur OpenAlexaff
Laurent Huberdeau, Cassandre Hamel, Stefan Monnier, Marc Feeley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueArtificial Immune Systems Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPOSIXComputer sciencePOSIX ThreadsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software supply chain attacks are increasingly frequent and can be hard to guard against. Reproducible builds ensure that generated artifacts (executable programs) can be reliably created from their source code. However, the tools used by the build process are also vulnerable to supply chain attacks so a complete solution must also include reproducible builds for the various compilers used. With this problem as our main motivation we explore the use of the widely available POSIX shell as the only trusted pre-built binary for the reproducible build process. We have developed pnut, a C to POSIX shell transpiler written in C that generates human-readable shell code. Because the compiler is self-applicable, it is possible to distribute a human-readable shell script implementing a C compiler that depends only on the existence of a POSIX compliant shell such as bash, ksh, zsh, etc. Together, pnut and the shell serve as the seed for a chain of builds that create increasingly capable compilers up to the most recent version of the GNU Compiler Collection (GCC) that is a convenient basis to build any other required tool in the toolchain. The end result is a complete build toolchain built only from a shell and human-readable source files. We discuss the level of C language support needed to achieve our goal, the generation of portable POSIX shell code from C, and the performance of the compiler and generated code.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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