Code automodifiable

Résumé

Un code automodifiable est, en programmation informatique, un programme qui peut se modifier lui-même, c’est-à-dire appeler des routines, fonctions ou méthodes qui seront créées par le programme lui-même. Utilisation de code automodifiable En dehors de l'idée, qui relève pour le moment de la fiction, d'un robot qui modifierait lui-même sa finalité, l'utilisation la plus courante du code automodifiable est l'optimisation de la vitesse d'exécution d'un programme : par exemple un interpréteur peut analyser le code source qu'il est en train d'exécuter, se rendre compte qu'une fonction est appelée fréquemment, et en réaliser à la volée une version compilée, qui sera exécutée plus rapidement. C'est ce que l'on appelle la compilation à la volée (just in time compilation), qui est utilisée par exemple par la plupart des machines virtuelles pour le langage java. Certaines de ces techniques sont utilisées comme protection anticopie des jeux vidéo, en effet il est alors pratiquemen

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Code_automodifiable

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Oasis: Concolic Execution Driven by Test Suites and Code Modifications

Ricardo Bianchini, Timothy Brecht, Olivier Crameri, Dejan Kostic, Willy Zwaenepoel

2009

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Mutable Checkpoint-Restart: Automating Live Update for Generic Server Programs

Calin Iorgulescu

The pressing demand to deploy software updates without stopping running programs has fostered much research on live update systems in the past decades. Prior solutions, however, either make strong assumptions on the nature of the update or require extensive and error-prone manual effort, factors which discourage live update adoption. This paper presents Mutable Checkpoint-Restart (MCR), a new live update solution for generic (multiprocess and multithreaded) server programs written in C. Compared to prior solutions, MCR can support arbitrary software updates and automate most of the common live update operations. The key idea is to allow the new version to restart as similarly to a fresh program initialization as possible, relying on existing code paths to automatically restore the old program threads and reinitialize a relevant portion of the program data structures. To transfer the remaining data structures, MCR relies on a combination of precise and conservative garbage collection techniques to trace all the global pointers and apply the required state transformations on the fly. Experimental results on popular server programs (Apache httpd, nginx, OpenSSH and vsftpd) confirm that our techniques can effectively automate problems previously deemed difficult at the cost of negligible run-time performance overhead (2% on average) and moderate memory overhead (3.9x on average).

ACM New York2014

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Automating Live Update for Generic Server Programs

Calin Iorgulescu

The pressing demand to deploy software updates without stopping running programs has fostered much research on live update systems in the past decades. Prior solutions, however, either make strong assumptions on the nature of the update or require extensive and error-prone manual effort, factors which discourage the adoption of live update. This paper presents Mutable Checkpoint-Restart ( MCR), a new live update solution for generic ( multiprocess and multithreaded) server programs written in C. Compared to prior solutions, MCR can support arbitrary software updates and automate most of the common live update operations. The key idea is to allow the running version to safely reach a quiescent state and then allow the new version to restart as similarly to a fresh program initialization as possible, relying on existing code paths to automatically restore the old program threads and reinitialize a relevant portion of the program data structures. To transfer the remaining data structures, MCR relies on a combination of precise and conservative garbage collection techniques to trace all the global pointers and apply the required state transformations on the fly. Experimental results on popular server programs ( Apache httpd, nginx, OpenSSH and vsftpd) confirm that our techniques can effectively automate problems previously deemed difficult at the cost of negligible performance overhead ( 2 percent on average) and moderate memory overhead ( 3.9 x on average, without optimizations).

Ieee Computer Soc2016

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