PSan: Towards Hybrid Metadata Scheme for Efficient Pointer Checking
Notice bibliographique
Résumé
Memory safety remains at risk for programs written in unsafe languages like C. Pointer-checking schemes provide memory safety protection by attaching metadata for each pointer and checking them before dereference. Previously, sanitizers maintaining large per-pointer metadata (e.g., pointer bounds) were stuck with shadow memory for metadata storage, which incurs high overhead. Although fat pointers (i.e., instrumenting programs to inline metadata with pointers) incur less overhead, they introduce incompatibility issues to the instrumented programs, and are thus not considered by software-only sanitizers yet. In this paper, we push the status quo on adopting fat pointers for software-only pointer checking schemes and evaluate the benefit of this approach. We present PSan (short for “Pointer Sanitizer”), the first memory safety sanitizer that enables both inline and shadow memory metadata simultaneously in the same program. To reduce the overhead from shadow memory, PSan uses whole-program analysis and transformation to inline the metadata whenever possible, while using shadow memory only when necessary for compatibility. PSan-instrumented programs preserve binary compatibility with third-party uninstrumented code. In addition, PSan's framework decouples metadata management from checking, facilitating its augmentation with additional checkers. We evaluate the benefit of metadata inlining and observe that PSan's hybrid scheme reduces the runtime and memory overhead. Specifically, PSan incurs 40% lower overhead than popular memory checker SoftBoundCETS, which utilizes only shadow memory. Predictably, using inline metadata has a higher performance improvement when it can be applied to the majority of pointers in the program.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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.
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 ».