О некоторых задачах анализа и трансформации программ (стр. 2 из 8)
Если необходимо, продвинуться на следующий уровень иерархии и достроить граф.
Для того, чтобы отразить на графе побочные эффекты работы функции, в графе вводится специальный узел EXIT. Все узлы, генерирующие побочные эффекты (например, осуществляющие запись в глобальную переменную), связаны дугой с узлом EXIT. Все этапы алгоритма разделения на нити, описанные ниже, работают с представлением программы в виде графа зависимостей по данным.
Нашей целью является построение разбиения программы на нити, максимально использующего возникающие события локальности. Чтобы иметь возможность судить о степени оптимальности того или иного разбиения, необходимо ввести некоторую ценовую модель. Так как мы оптимизируем время выполнения программы, то естественно ввести веса узлов графа зависимости по данным, равные времени выполнения узла в последовательной программе.
Время выполнения узла может быть найдено с помощью профилирования программы. Для этого необходимо инструментировать исходный код программы, вставляя вызовы функций из библиотеки поддержки, вычисляющих время выполнения инструкций, и выполнить программу на нескольких наборах типичных входных данных. Для получения более точных результатов можно воспользоваться высокоточными аппаратными счетчиками, имеющимися на большинстве современных архитектур (например, инструкцией RDTSC для Pentium III и выше). Эта оценка времени выполнения точно показывает реальное время выполнения программы, но затрудняет эмуляцию кэша на этапе разделения на нити, так как сложно определить, насколько уменьшится время выполнения узла при попадании в кэш (возможно, при профилировании это попадание уже произошло).
Ценовая модель должна также отражать события локальности, происходящие во время выполнения программы. Статических весов для узлов DDG для этой цели недостаточно. Необходима эмуляция кэша в процессе разделения на нити и соответствующая корректировка времени выполнения узла.
На этом шаге производится собственно разбиение графа зависимостей по данным на нити. Количество нитей является параметром алгоритма. Так как целью разбиения является получение выигрыша по времени, возникающего из-за увеличения количества событий локальности в каждой нити, то необходимо привязать каждую нить к одному конкретному процессору или, точнее, к конкретному кэшу. Поэтому количество нитей, на которые производится разбиение, обычно равно количеству процессоров в системе.
Алгоритм разбиения состоит в итерировании списка узлов графа, еще не назначенных конкретной нити, и определения нити для какого-либо из узлов (группы таких алгоритмов обычно называются list scheduling). На каждом шаге такой алгоритм делает локально оптимальный выбор. Это значит, что при выборе очередного узла из списка делается попытка присвоить его каждой из имеющихся нитей, после чего выбирается лучшая.
Для того, чтобы иметь возможность оценивать варианты присвоения узла нити, необходимо ввести некоторую оценочную функцию. В нашем случае такая функция содержит время выполнения нити, а также среднеквадратичное отклонение времен выполнения всех нитей. Это следует из того соображения, что в оптимальном разбиении времена выполнения нитей должны быть достаточно близки друг к другу. Возможно включение и других параметров.
При включении узла в какую-либо нить необходимо провести пересчет вре-мени выполнения этой нити. Алгоритм пересчета состоит из следующих шагов:
Учет времени, необходимого на синхронизацию с другими нитями, если она требуется.
Учет возникающих событий локальности.
Рассмотрим более подробно каждый из этих шагов.
2.1.3.1. Учет времени на синхронизацию
Обрабатываемый на текущем этапе узел может зависеть по данным от некоторых других. В этом случае необходимо дождаться выполнения каждой нити, которые содержит такие узлы. Порядок обхода узлов в списке должен быть таков, чтобы гарантировалось, что все такие узлы уже были распределены на нити. Для этого можно обходить узлы в естественном порядке, то есть так, как они расположены в последовательной программе, либо выполнить тополо-гическую сортировку графа зависимостей по данным. Еще раз подчеркнем, что иерархичность графа обеспечивает то, что он является ациклическим.
Таким образом, к моменту обработки некоторого узла все узлы, от которых он зависит по данным, уже распределены на нити. Если какие-либо из таких узлов находятся в других нитях, то перед выполнением текущего узла необходимо провести синхронизацию со всеми такими нитями. Для того, чтобы осуществить такую синхронизацию, нужно завести по одной общей переменной для каждой нити. Присваивание значения i такой переменной для некоторой нити j означает, что эта нить выполнила узел i. Нить, ждущая результатов вычисления узла i, должна ждать, пока соответствующая общая переменная не примет нужного значения. Пример такой синхронизации показан на Рис. 2.
Времена выполнения каждой из нитей, проводящих синхронизацию, должны быть увеличены соответствующим образом. Нить, пишущая в общую переменную о результатах выполнения узла, дополнительно работает время t1. Нить, ждущая данных от нескольких узлов, ожидает последний из выполняющихся узлов, после чего тратит время t2. Эти времена являются параметрами алгоритма.
Рис. 2. Пример синзронизации
Для учета событий локальности для каждой нити необходимо эмулировать кэш процессора, на котором она выполняется. При распределении текущего узла на какую-либо нить необходимо проверить все переменные, которые читаются либо пишутся узлом, на попадание в кэш. Если попадание произошло, то время выполнения узла должно быть уменьшено на интервал времени t3, также являющийся параметром алгоритма.
Рис. 3. Пример эмулирования кэша
Для учета событий как временной, так и пространственной локальности необходимо моделирование линий кэша, т.е. помещение в кэш не одной переменной, а некоторого блока памяти, окружающего нужную переменную. Моделирование различных типов кэшей приведет к разным результатам при разделении на нити.
Пример моделирования событий локальности изображен на Рис. 3.
2.2. Экспериментальные результаты
Мы применили нашу реализацию алгоритма к тестовой функции, решающей алгебраическое уравнение четвертой степени x4+ax3+bx2+cx+d=0.
Функция не содержит циклов и не может быть распараллелена традиционными способами. Полученная многопоточная версия функции была реализована с помощью библиотеки pthread под операционной системой Linux. Экспериментальные запуски были проведены на четырехпроцессорном Intel Itanium, на которых установлена ОС RedHat Linux 7; использовались компиляторы GCC 3.3.1 и ICC 8.00b. Программа запускалась 100 раз, время ее выполнения измерялось с помощью высокоточных аппаратных счетчиков. Вычислялось среднее значение времени выполнения μ и среднеквадратичное отклонение σ. Все значения времени выполнения, не укладывающиеся в промежуток [μ-2σ,μ+2σ] удалялись из выборки, после чего среднее значение пересчитывалось. Эта величина использовалась для подсчета ускорения. Результаты эксперимента приведены на Рис. 4.
Рис. 4. Ускорение, достигнутое на Itanium
3. Маскирующие преобразования программ
Другим направлением, развиваемым в рамках IRE является исследование маскировки (obfuscation) программ. Мы рассматриваем проблему защиты программ от обратной инженерии, проводимой с целью модификации и/или включения фрагментов защищаемой программы во вновь разрабатываемый программный код. Защита в данном случае состоит в том, чтобы затруднить понимание деталей реализации компонент большой программной системы, сделав его настолько дорогим, чтобы дешевле было разработать оригинальное программное обеспечение.
Одним из способов такой защиты является маскировка программ, заклю-чающаяся в применении к исходному тексту программы цепочки маски-рующих преобразований, то есть преобразований, сохраняющих реализуемую программой функцию (являющихся функционально эквивалентными), но затрудняющих понимание этой функции.
Целью нашего исследования является новый метод маскировки программ, удовлетворяющего следующим требованиям:
Исходная и замаскированная программа записаны на языке Си.
В методе применяются цепочки маскирующих преобразований, элементы которых берутся из некоторого заранее зафиксированного множества параметризованных маскирующих преобра-зований.
Все цепочки таких преобразований порождаются автоматически поддерживающими метод инструментальными средствами и являются допустимыми по своим характеристикам, то есть уве-личивают размер маскируемой программы и/или уменьшают скорость её работы не более чем в фиксированное количество раз.
Метод маскировки устойчив относительно современных методов ста-тического и полустатического анализа программ, развитых для языка Си.
Предложена новая методология анализа маскирующих преобразований, которая позволяет давать качественную и количественную характеристику преобразований. Количественная характеристика преобразований позволяет дать их классификацию и выявить среди них наиболее подходящие для использования при маскировке программ. Основываясь на проведённом исследовании нами предложен новый метод маскировки программ, который удовлетворяет всем целям, сформулированным выше.
3.1. Методология анализа маскирующих преобразований программ