SHF: Small: Collaborative Research: Towards Automated Model Synthesis of Library and System Functions for Program-Environment Co-Analysis

SHF:小型:协作研究:面向程序-环境协同分析的库和系统功能的自动模型综合

基本信息

  • 批准号:
    1320326
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 15万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2013
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2013-09-01 至 2016-08-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The rapid advance of program analysis greatly benefits many applications, including security vulnerability detection, software fault localization, performance optimization, to name a few. However, handling library functions and system calls (also referred to as environmental functions) presents a pervasive and critical challenge in program analysis. Even though these environmental functions are not written by developers, they are an intrinsic part of program semantics and consequently it would be ideal for a program analysis to co-analyze the program and its execution environment. Despite its importance, achieving program-environment co-analysis in practice is challenging. First, the difficulty to acquire the source code of some environmental functions precludes source code based analysis. Moreover, even if source code is available, the code base is often prohibitively large and complex, making analysis difficult.In this project, the goal is to develop a highly automated technique that can construct models for environmental functions from their binary implementations and a set of initial inputs. The models are essentially programs that provide the same functionality of the functions being modeled, yet substantially simplified. Such programs can be included as part of the application, enabling program-environment co-analysis. The proposed technique will lead to a highly automated solution that will largely offload the onus of manually crafting models from program analysis developers' shoulders. Moreover, it will make program environment co-analysis feasible and more precise, enabling detection of security vulnerability and software defects that are otherwise undetectable. Additionally, the PIs expect the proposed research to foster learnings in both program analysis and operating systems, as well as providing many opportunities to incorporate findings to relevant courses in computer science.
程序分析的快速发展给许多应用带来了极大的好处,包括安全漏洞检测、软件故障定位、性能优化等等。然而,处理库函数和系统调用(也称为环境函数)在程序分析中是一个普遍而关键的挑战。尽管这些环境函数不是由开发人员编写的,但它们是程序语义的固有部分,因此对于程序分析来说,联合分析程序及其执行环境将是理想的。尽管它很重要,但在实践中实现程序-环境联合分析是具有挑战性的。首先,由于难以获得某些环境函数的源代码,因此无法进行基于源代码的分析。此外,即使有源代码,代码库也往往非常大和复杂,使得分析变得困难。在这个项目中,目标是开发一种高度自动化的技术,可以根据环境函数的二进制实现和一组初始输入来构建模型。模型本质上是提供与被建模的功能相同的功能的程序,但实质上是简化的。这样的程序可以作为应用程序的一部分包括在内,从而实现程序-环境联合分析。提议的技术将导致一个高度自动化的解决方案,它将在很大程度上减轻程序分析开发人员手工制作模型的负担。此外,它将使程序环境联合分析变得可行和更准确,使安全漏洞和软件缺陷能够被检测到,否则无法检测到。此外,PIS预计拟议的研究将促进程序分析和操作系统方面的学习,并提供许多机会将研究结果纳入计算机科学的相关课程。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

Xiangyu Zhang其他文献

Fast Human Motion reconstruction from sparse inertial measurement units considering the human shape
考虑人体形状的稀疏惯性测量单元的快速人体运动重建
  • DOI:
    10.1038/s41467-024-46662-5
  • 发表时间:
    2024
  • 期刊:
  • 影响因子:
    16.6
  • 作者:
    Xuan Xiao;Jianjian Wang;P. Feng;Ao Gong;Xiangyu Zhang;Jianfu Zhang
  • 通讯作者:
    Jianfu Zhang
Self-supervised Adversarial Training of Monocular Depth Estimation against Physical-World Attacks.
针对物理世界攻击的单目深度估计的自监督对抗训练。
Kinematics and Mechanics analysis of trap-jaw ant Odontomachus monticola
陷阱颌蚁 Odontomachus monticola 运动学与力学分析
  • DOI:
    10.1088/1742-6596/986/1/012029
  • 发表时间:
    2018-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Wenteng Hao;Guang Yao;Xiangyu Zhang;Deyuan Zhang
  • 通讯作者:
    Deyuan Zhang
Environment-Resistant Organohydrogel-Based Sensor Enables Highly Sensitive Strain, Temperature, and Humidity Responses
基于有机水凝胶的耐环境传感器可实现高度灵敏的应变、温度和湿度响应
  • DOI:
    10.1021/acsami.2c02997
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    9.5
  • 作者:
    Chengcheng Cai;Chiyu Wen;Weiqiang Zhao;Shu Tian;You Long;Xiangyu Zhang;Xiaojie Sui;Lei Zhang;Jing Yang
  • 通讯作者:
    Jing Yang
Effects of lemon essential oil and limonene on the progress of early caries:
柠檬精油和柠檬烯对早期龋齿进展的影响:
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Li Ma;Jing Chen;Hui Han;Peiwen Liu;Huijuan Wang;Xiangyu Zhang
  • 通讯作者:
    Xiangyu Zhang

Xiangyu Zhang的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('Xiangyu Zhang', 18)}}的其他基金

SHF: Small: AI Model Debugging by Analyzing Model Internals with Python Program Analysis
SHF:小:通过 Python 程序分析分析模型内部结构进行 AI 模型调试
  • 批准号:
    1910300
  • 财政年份:
    2019
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
EAGER: A Python Program Analysis Infrastructure to Facilitate Better Data Processing
EAGER:Python 程序分析基础设施,促进更好的数据处理
  • 批准号:
    1748764
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CSR: Small: Elastic and Robust Cloud Programming
CSR:小型:弹性且稳健的云编程
  • 批准号:
    1618923
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Travel Support For ACM SIGSOFT Symposium on the Foundations of Software Engineering (FSE 2014)
ACM SIGSOFT 软件工程基础研讨会 (FSE 2014) 的差旅支持
  • 批准号:
    1434610
  • 财政年份:
    2014
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SHF: Small: Reliable Data Processing by Dynamic Program Analysis
SHF:小型:通过动态程序分析进行可靠的数据处理
  • 批准号:
    1320444
  • 财政年份:
    2013
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
SHF: CSR: Small: Collaborative Research: Automated Model Synthesis of Library and System Functions for Program-Environment Co-Analysis
SHF:CSR:小型:协作研究:用于程序-环境协同分析的库和系统功能的自动模型合成
  • 批准号:
    1218993
  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CSR: Small: Automated Software Failure Causal Path Computation
CSR:小:自动化软件故障因果路径计算
  • 批准号:
    0917007
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CAREER: Scalable Dynamic Program Reasoning
职业:可扩展的动态程序推理
  • 批准号:
    0845870
  • 财政年份:
    2009
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Continuing Grant
CSR-AES-RCS: Scalable and Efficient Dynamic Information Flow Tracking in Multithreaded Programs
CSR-AES-RCS:多线程程序中可扩展且高效的动态信息流跟踪
  • 批准号:
    0720516
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
CRI: IAD An Advanced Infrastructure for Generation, Storage, and Analysis of Program Execution Traces
CRI:IAD 用于生成、存储和分析程序执行跟踪的高级基础设施
  • 批准号:
    0708464
  • 财政年份:
    2007
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant

相似国自然基金

昼夜节律性small RNA在血斑形成时间推断中的法医学应用研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2024
  • 资助金额:
    0.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
tRNA-derived small RNA上调YBX1/CCL5通路参与硼替佐米诱导慢性疼痛的机制研究
  • 批准号:
    n/a
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    10.0 万元
  • 项目类别:
    省市级项目
Small RNA调控I-F型CRISPR-Cas适应性免疫性的应答及分子机制
  • 批准号:
    32000033
  • 批准年份:
    2020
  • 资助金额:
    24.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNAs调控解淀粉芽胞杆菌FZB42生防功能的机制研究
  • 批准号:
    31972324
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    58.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
变异链球菌small RNAs连接LuxS密度感应与生物膜形成的机制研究
  • 批准号:
    81900988
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    21.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
肠道细菌关键small RNAs在克罗恩病发生发展中的功能和作用机制
  • 批准号:
    31870821
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    56.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA 测序技术解析鸽分泌鸽乳的分子机制
  • 批准号:
    31802058
  • 批准年份:
    2018
  • 资助金额:
    26.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
Small RNA介导的DNA甲基化调控的水稻草矮病毒致病机制
  • 批准号:
    31772128
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
基于small RNA-seq的针灸治疗桥本甲状腺炎的免疫调控机制研究
  • 批准号:
    81704176
  • 批准年份:
    2017
  • 资助金额:
    20.0 万元
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
水稻OsSGS3与OsHEN1调控small RNAs合成及其对抗病性的调节
  • 批准号:
    91640114
  • 批准年份:
    2016
  • 资助金额:
    85.0 万元
  • 项目类别:
    重大研究计划

相似海外基金

Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
  • 批准号:
    2331302
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: LEGAS: Learning Evolving Graphs At Scale
协作研究:SHF:小型:LEGAS:大规模学习演化图
  • 批准号:
    2331301
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Efficient and Scalable Privacy-Preserving Neural Network Inference based on Ciphertext-Ciphertext Fully Homomorphic Encryption
合作研究:SHF:小型:基于密文-密文全同态加密的高效、可扩展的隐私保护神经网络推理
  • 批准号:
    2412357
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Quasi Weightless Neural Networks for Energy-Efficient Machine Learning on the Edge
合作研究:SHF:小型:用于边缘节能机器学习的准失重神经网络
  • 批准号:
    2326895
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Enabling Efficient 3D Perception: An Architecture-Algorithm Co-Design Approach
协作研究:SHF:小型:实现高效的 3D 感知:架构-算法协同设计方法
  • 批准号:
    2334624
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Technical Debt Management in Dynamic and Distributed Systems
合作研究:SHF:小型:动态和分布式系统中的技术债务管理
  • 批准号:
    2232720
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Sub-millisecond Topological Feature Extractor for High-Rate Machine Learning
合作研究:SHF:小型:用于高速机器学习的亚毫秒拓扑特征提取器
  • 批准号:
    2234921
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Reimagining Communication Bottlenecks in GNN Acceleration through Collaborative Locality Enhancement and Compression Co-Design
协作研究:SHF:小型:通过协作局部性增强和压缩协同设计重新想象 GNN 加速中的通信瓶颈
  • 批准号:
    2326494
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Quasi Weightless Neural Networks for Energy-Efficient Machine Learning on the Edge
合作研究:SHF:小型:用于边缘节能机器学习的准失重神经网络
  • 批准号:
    2326894
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
Collaborative Research: SHF: Small: Sub-millisecond Topological Feature Extractor for High-Rate Machine Learning
合作研究:SHF:小型:用于高速机器学习的亚毫秒拓扑特征提取器
  • 批准号:
    2234920
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 15万
  • 项目类别:
    Standard Grant
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了