mudflap/address sanitizer

最新推荐文章于 2024-06-08 13:19:50 发布
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分类专栏： toolchain arm linux开发
本文介绍了GCC4.8版本中引入的Address Sanitizer内存错误检测器，它能够实时检测内存访问错误，如访问已删除内存、堆溢出、栈溢出、使用已释放内存等，并通过-fsanitize=address选项启用，同时推荐使用-fno-omit-frame-pointer以获取更清晰的堆栈跟踪。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

摘录几篇文档，归纳一下：

mudflap：

编译时加上-fmudflap -lmudflap，编译出的程序在运行时会进行内存越界等检测。

gcc mudflap_test.c -fmudflap -lmudflap

仅限于GCC4.9之前的GCC版本:

The mudflap run time checker was removed in GCC 4.9 and it is superseded by Address Sanitizer. The mudflap options remain, but do nothing. This page applies only to earlier versions of GCC.

也就是说从GCC 4.9开始就mudflap就被Address Sanitizer(GCC 4.8引入)给替代了！~


address sanitizer:

gcc 4.8的一个很酷的新特性是内建的“地址消毒剂”：C/C++的内存错误检测器，例如，如果您访问了已经删除的内存，它会立刻报告。

它基本上是重写了malloc和free，并且在访问之前做内存检查(详情请看 项目wiki )。很显然它采用了一种非常高效的方式，因为相比于不做检查执行仅缓慢了2倍！
只要在编译器调用中添加-fsanitize=address -fno-omit-frame-pointer，在链接器调用中添加-fsanitize=address。
AddressSanitizer     , a fast memory error detector, has been added and can be     enabled via -fsanitize=address. Memory access     instructions will be instrumented to detect heap-, stack-, and     global-buffer overflow as well as use-after-free bugs. To get     nicer stacktraces, use -fno-omit-frame-pointer.

具体可参考后面的link。


相关link如下：

使用mudflap检查内存越界



在Qt中使用gcc 4.8.0的地址消毒剂(Address Sanitizer)


下面两个link是关于GCC4.8的，里面也提到address sanitizer，附在这里。

GCC 4.8发布，完成向C++的迁移

http://www.internetnews.com/blog/skerner/open-source-gcc-4.8-compiler-including-address-sanitizer-security.html
Open Source GCC 4.8 Compiler Including Address Sanitizer Security




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10-20 1059
fsanitize
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<think>好的，用户问的是如何将ONNX文件转换为MUD文件。首先，我需要确认这两个格式的具体用途和转换的可能性。 ONNX（Open Neural Network Exchange）是用于机器学习模型的开放格式，方便不同框架之间的互操作。而MUD文件，我之前接触较少，可能需要进一步查证。常见的文件格式如Core ML、TensorFlow Lite、或者ONNX本身，但MUD可能指代特定领域或工具的文件格式，比如某些工业软件或自定义框架。 首先，我会检查用户是否可能拼写错误，比如MUD是否应为其他格式，例如MUDFLAP、MDL，或者是否指某种特定的中间表示。如果确认是MUD文件，需要明确其定义和用途。假设用户确实指的是MUD文件，但可能属于某个特定领域，比如某个开源项目或专有系统，这时候需要进一步的信息。 接下来，考虑转换工具链。通常，转换ONNX需要目标格式的转换器或SDK。例如，ONNX Runtime可以运行ONNX模型，而转换为其他格式可能需要特定工具。如果MUD是某个框架的格式，可能需要寻找官方提供的转换工具或API。 另外，可能需要中间步骤，比如先将ONNX转换为ONNX模型，再通过自定义脚本生成MUD文件。或者，使用ONNX的Python API解析模型结构，然后按照MUD的格式要求编写导出代码。 如果缺乏现成工具，用户可能需要自行开发转换工具，这需要了解ONNX的结构和MUD格式的规范。可能需要查阅两者的文档，分析层、参数、张量布局等方面的对应关系，处理可能的不兼容问题，如层类型不支持或数据格式差异。 最后，建议用户确认MUD文件的具体要求，联系相关工具的支持团队，或提供更多上下文，以便给出更精确的指导。如果存在拼写错误或误解，及时澄清可以避免无效的努力。</think>要将ONNX文件转换为MUD文件，需要先明确两者的定义和转换场景： 1. **格式背景说明** - **ONNX**：开放式神经网络交换格式，用于跨框架的模型部署 $$ \text{ONNX} = \text{跨平台模型交换标准} $$ - **MUD文件**：目前没有广泛认知的标准格式与之对应，可能是以下两种情况： - 特定领域自定义格式（如工业控制、游戏引擎） - 用户笔误（如实际指`MUDFLAP`、`MDF`等其他格式） 2. **常规转换路径** ```mermaid graph LR A[ONNX模型] --> B{目标格式解析} B --> C[现成转换工具] B --> D[自定义转换脚本] ``` 3. **分场景解决方案** **情况一：MUD为已知框架格式** - 查找官方工具链（如存在对应转换器） - 示例：若MUD是`Model Under Development`格式 ```python import onnx from mud_converter import export model = onnx.load("model.onnx") export(model, "model.mud") ``` **情况二：自定义格式转换** 1. 使用ONNX Python API解析模型 ```python import onnx model = onnx.load("model.onnx") for node in model.graph.node: print(f"层类型: {node.op_type}, 输入: {node.input}, 输出: {node.output}") ``` 2. 按照MUD格式规范编写导出器 - 需处理： - 张量维度映射 - 激活函数对应关系 - 自定义层兼容性 4. **常见问题处理** - **层不兼容**：通过`onnx-simplifier`优化模型 ```bash python -m onnxsim input.onnx output_sim.onnx ``` - **精度损失**：验证转换前后推理结果 $$ \max(|y_{onnx} - y_{mud}|) < \epsilon $$ 5. **建议步骤** 1. 确认MUD格式的官方定义文档 2. 联系格式提供方获取SDK 3. 若无现成方案，建议： - 将ONNX转为中间格式（如JSON） - 开发适配层进行二次转换 **注**：如MUD文件特指某种小众格式，请提供更多上下文信息以便给出针对性方案。
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