Kani项目中的函数合约验证问题分析
背景介绍
Kani是一个用于Rust程序形式化验证的工具,它能够帮助开发者发现程序中的潜在错误。在Kani的最新版本中,引入了一个名为"函数合约"的功能,允许开发者对函数的行为进行规范定义和验证。然而,在使用过程中发现了一个有趣的问题:某些被普通验证接受的代码,在函数合约验证中却会失败。
问题现象
开发者提供了一个简单的测试用例,包含一个嵌套循环的函数foo
,以及两个验证函数:一个使用kani::proof
,另一个使用kani::proof_for_contract
。令人意外的是,前者验证成功,而后者却报告了失败,错误信息指出"Check that self->start is assignable"失败。
技术分析
底层机制差异
通过深入分析,我们发现这个问题源于Kani底层使用的CBMC工具在处理函数合约验证时的特殊行为。具体来说,函数合约验证会引入额外的写入集(write set)检查机制,这种机制与普通验证路径有所不同。
具体问题原因
-
存储生命周期事件处理不完整:goto-instrument工具未能正确处理动态的
storageLive
事件,导致写入集管理出现问题。当内层循环结束时,迭代器变量被标记为"dead",但在下一次循环开始时,没有正确重新激活。 -
符号执行混淆:symex引擎错误地将两个不同的迭代器变量视为同一个对象。当第一个内层循环结束时,迭代器被标记为不可写,这影响了后续外层循环的验证。
-
MIR到GOTO转换问题:当前的转换规则可能没有准确反映MIR的语义。特别是变量生命周期的处理方式可能存在偏差,导致验证时出现意外行为。
解决方案
CBMC团队已经提交了一个修复方案,通过忽略storageLive
和storageDead
事件来解决这个问题。这个修改消除了由于只跟踪storageDead
而导致的虚假反例。同时,默认的指针检查仍然能够检测到无效的指针访问。
技术启示
这个问题揭示了形式化验证工具中几个重要的技术点:
-
变量生命周期管理:在程序验证中,准确跟踪变量的生命周期至关重要,特别是在循环和嵌套结构的情况下。
-
不同验证路径的一致性:工具的不同验证路径(如普通验证和合约验证)应该保持一致的语义理解,否则会导致令人困惑的结果。
-
底层转换的准确性:从高级语言中间表示到验证工具内部表示的转换必须精确反映原始语义,任何偏差都可能导致验证结果的不一致。
结论
这个问题虽然表面上看起来是一个简单的验证失败,但实际上涉及到了形式化验证工具的多个核心组件。它不仅展示了Kani工具的内部工作机制,也提醒我们在使用验证工具时需要注意不同验证路径可能带来的差异。随着CBMC修复方案的合并,这个问题将得到彻底解决,使函数合约验证更加可靠和一致。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









