Existing standards for airborne-embedded software systems impose a number of requirements applicable to the software development cycle of hard real-time operating systems found in modern aircraft. The measures taken are meant to reduce the risks of undesired consequences, but have strongly varying costs. Dynamic instrumentation and static analysis are common practices used to automatically find software defects, from strictly non-conforming code constructions to memory corruptions or invalid control flow. LLVM analyser and sanitizer infrastructure, while regularly applied to general-purpose software, originally was not thought to be introduced to heavily restricted environments. In this paper we discuss the specifics of airborne systems with regards to dynamic instrumentation and provide practical considerations to be taken into account for the effective use of general-purpose instrumentation tools. We bring a complete LLVM stack support to JetOS, a prospective onboard real-time operating system currently being developed at ISP RAS in collaboration with GosNIIAS. As an example, we port AddressSanitizer, MemorySanitizer, and UndefinedBehaviorSanitizer and provide the details against the caveats on all relevant sides: a sanitizer, a compiler, and an operating system. In addition we suggest uninvolved optimisations and enhancements to the runtimes to maximise the effects of the tools.


翻译:机载软件系统的现有标准规定了适用于现代航空器中硬实时操作系统软件开发周期的若干要求。所采取的措施旨在减少不理想后果的风险,但成本差别很大。动态仪器和静态分析是用来自动发现软件缺陷的常见做法,从严格不兼容的代码构造到记忆腐败或无效控制流。LLLVM分析仪和防污设备基础设施,虽然经常适用于一般用途软件,但原先被认为没有引入到严格限制的环境。本文讨论空气系统关于动态仪器的具体细节,并为有效使用通用仪器工具提供实际考虑。我们给JetOS带来完整的LLLVM堆支持,目前正在ISP RAS与GosNIIAS合作开发的机载实时操作系统。例如,我们港口地址Sanitister、MymeSanitizeer和未定义的Behavior Saniter,并针对所有相关方的洞穴作了详细介绍:Saniticer系统升级和升级工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月28日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
The Measure of Intelligence
Arxiv
6+阅读 · 2019年11月5日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关VIP内容
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
70+阅读 · 2020年8月2日
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
【推荐】(TensorFlow)SSD实时手部检测与追踪(附代码)
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年12月5日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
【推荐】TensorFlow手把手CNN实践指南
机器学习研究会
5+阅读 · 2017年8月17日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员