Verus语言中LocalInvariant生命周期检查的非终止性问题分析
Verus是一种用于Rust的形式化验证工具,它通过宏和特殊注解帮助开发者编写可验证的正确代码。在Verus项目中,最近发现了一个关于LocalInvariant生命周期检查的重要问题,特别是在处理非终止代码时会出现验证漏洞。
问题背景
Verus提供了LocalInvariant
机制来帮助管理不变量的生命周期。通过open_local_invariant!
宏,开发者可以安全地访问和修改被保护的数据。这个宏的预期行为是确保在宏展开的代码块范围内,被打开的不变量保持有效。
问题现象
在特定情况下,当open_local_invariant!
代码块中包含非终止代码(如无限循环)时,生命周期检查会出现问题。示例代码展示了如何通过构造一个无限循环来绕过验证:
fn stuff(tracked inv: LocalInvariant<(), X, Pred>) {
open_local_invariant!(&inv => x1 => {
let tracked x2 = inv.into_inner();
proof {
no_dupes(x1, x2);
assert(false);
}
loop { } // 非终止代码
});
}
技术原理分析
open_local_invariant!
宏的设计原理是通过Rust的生命周期系统确保不变量在整个代码块期间保持有效。宏展开后大致相当于:
let (guard, mut x1) = open_atomic_invariant_begin(&inv);
{
// 用户代码
}
open_invariant_end(guard, x1);
关键在于guard
变量的使用,它通过出现在代码块末尾的open_invariant_end
调用,强制延长了&inv
引用的生命周期到整个代码块结束。
问题根源
当代码块包含非终止代码时,Rust的MIR(中级中间表示)不会考虑无法到达的代码(如open_invariant_end
调用)。这导致生命周期检查失效,因为编译器认为guard
没有被使用到最后。
解决方案思路
-
修改into_inner规范:可以重新设计
into_inner
方法,使其要求必须先打开不变量才能调用。这种方法改变了API的语义,但能从根本上解决问题。 -
替代生命周期强制机制:寻找不依赖代码块末尾调用的方式来强制生命周期延长。例如,可以在代码块开始时创建某种必须被消耗的标记。
影响评估
这个问题属于验证系统的健全性(soundness)问题,可能导致验证器错误地接受某些本应被拒绝的不安全代码。特别是在涉及资源管理和不变量保持的场景中,这种漏洞可能导致严重的逻辑错误。
最佳实践建议
开发者在编写涉及LocalInvariant
的代码时,应当:
- 避免在
open_local_invariant!
块中编写可能非终止的代码 - 如果必须处理潜在的非终止情况,考虑使用显式的终止检查
- 关注Verus对此问题的修复进展,及时更新代码
Verus团队已经提交了修复此问题的提交,开发者应关注相关更新以确保验证的可靠性。
PaddleOCR-VL
PaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- 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
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1
昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00ops-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++0123AI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).Dockerfile011
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









