Fugu-MT 論文翻訳(概要): ModuleGuard:Understanding and Detecting Module Conflicts in Python Ecosystem

論文の概要: ModuleGuard:Understanding and Detecting Module Conflicts in Python Ecosystem

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02090v1
Date: Thu, 4 Jan 2024 06:26:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-05 15:57:55.045161
Title: ModuleGuard:Understanding and Detecting Module Conflicts in Python Ecosystem
Title（参考訳）: ModuleGuard:Pythonエコシステムにおけるモジュール競合の解決と検出
Authors: Ruofan Zhu, Xingyu Wang, Chengwei Liu, Zhengzi Xu, Wenbo Shen, Rui Chang and Yang Liu
Abstract要約: 本稿では,モジュール競合問題とそのPythonエコシステムへの影響を系統的に検討する。 InstSimulatorと呼ばれる新しい手法を提案する。これは,セマンティクスとインストールシミュレーションを利用して,高精度かつ効率的なモジュール抽出を実現する。これに基づいて、Pythonエコシステムのモジュール競合を検出するModuleGuardというツールを実装しました。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.242135844684505
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Python has become one of the most popular programming languages for software development due to its simplicity, readability, and versatility. As the Python ecosystem grows, developers face increasing challenges in avoiding module conflicts, which occur when different packages have the same namespace modules. Unfortunately, existing work has neither investigated the module conflict comprehensively nor provided tools to detect the conflict. Therefore, this paper systematically investigates the module conflict problem and its impact on the Python ecosystem. We propose a novel technique called InstSimulator, which leverages semantics and installation simulation to achieve accurate and efficient module extraction. Based on this, we implement a tool called ModuleGuard to detect module conflicts for the Python ecosystem. For the study, we first collect 97 MC issues, classify the characteristics and causes of these MC issues, summarize three different conflict patterns, and analyze their potential threats. Then, we conducted a large-scale analysis of the whole PyPI ecosystem (4.2 million packages) and GitHub popular projects (3,711 projects) to detect each MC pattern and analyze their potential impact. We discovered that module conflicts still impact numerous TPLs and GitHub projects. This is primarily due to developers' lack of understanding of the modules within their direct dependencies, not to mention the modules of the transitive dependencies. Our work reveals Python's shortcomings in handling naming conflicts and provides a tool and guidelines for developers to detect conflicts.
Abstract（参考訳）: Pythonは、その単純さ、可読性、汎用性のために、ソフトウェア開発で最も人気のあるプログラミング言語の1つになった。 pythonエコシステムが成長するにつれて、さまざまなパッケージが同じ名前空間モジュールを持つ場合に発生する、モジュールの衝突を回避するという課題が増加する。残念ながら、既存の作業では、モジュールの衝突を包括的に調査したり、衝突を検出するツールを提供したりすることはなかった。そこで本研究では,モジュール競合問題とそのPythonエコシステムへの影響を系統的に検討する。 InstSimulatorと呼ばれる新しい手法を提案し、セマンティクスとインストールシミュレーションを利用して、正確かつ効率的なモジュール抽出を実現する。これに基づいて、Pythonエコシステムのモジュール競合を検出するModuleGuardというツールを実装しました。本研究はまず,97のMC問題を収集し,これらのMC問題の特徴と原因を分類し,3つの異なる競合パターンを要約し,潜在的な脅威を分析する。そして、PyPIエコシステム全体(420万パッケージ)とGitHubの人気プロジェクト(3,711プロジェクト)を大規模に分析して、それぞれのMCパターンを検出し、その潜在的な影響を分析しました。モジュールのコンフリクトが多くのTPLやGitHubプロジェクトに影響を与えることもわかりました。これは、開発者が直接依存関係内のモジュールを理解していないためであり、推移的な依存関係のモジュールは言うまでもない。私たちの研究は、命名競合を扱うpythonの欠点を明らかにし、開発者が競合を検知するためのツールとガイドラインを提供します。

関連論文リスト

Raiders of the Lost Dependency: Fixing Dependency Conflicts in Python using LLMs [10.559292676550319]
Python開発者は、サードパーティモジュールとPythonインタプリタの環境依存性とバージョン制約を手動で識別し、解決する必要がある。従来のアプローチでは、さまざまな依存性エラータイプ、可能なモジュールバージョンの大規模なセット、コンフリクトによる制限に直面していました。本研究では,Pythonプログラムの依存性問題を自動的に修正するために,大規模言語モデル(LLM)を使用する可能性について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-27T16:45:34Z)
PyPulse: A Python Library for Biosignal Imputation [58.35269251730328]
PyPulseは,臨床およびウェアラブルの両方のセンサ設定において生体信号の計算を行うPythonパッケージである。 PyPulseのフレームワークは、非機械学習バイオリサーバーを含む幅広いユーザーベースに対して、使い勝手の良いモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供する。 PyPulseはMITライセンスでGithubとPyPIでリリースしました。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-09T11:00:55Z)
SBOM Generation Tools in the Python Ecosystem: an In-Detail Analysis [2.828503885204035]
我々はCycloneDX標準を用いて4つの人気のあるSBOM生成ツールを分析する。依存関係のバージョン、メタデータファイル、リモート依存関係、オプションの依存関係に関する問題を強調します。 PyPIエコシステムにおけるメタデータの標準の欠如による体系的な問題を特定する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-02T12:48:10Z)
Python Fuzzing for Trustworthy Machine Learning Frameworks [0.0]
我々はSydr-Fuzzを用いたPythonプロジェクトの動的解析パイプラインを提案する。私たちのパイプラインにはファジング、コーパスの最小化、クラッシュトリアージ、カバレッジ収集が含まれています。機械学習フレームワークの最も脆弱な部分を特定するために、攻撃の潜在的な表面を分析し、PyTorchのファズターゲットとh5pyなどの関連プロジェクトを開発する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-19T13:41:11Z)
pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via Interventions [79.72930339711478]
$textbfpyvene$は、さまざまなPyTorchモジュールに対するカスタマイズ可能な介入をサポートするオープンソースライブラリである。私たちは、$textbfpyvene$が、ニューラルモデルへの介入を実行し、他のモデルとインターバルされたモデルを共有するための統一されたフレームワークを提供する方法を示します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-12T16:46:54Z)
MoTCoder: Elevating Large Language Models with Modular of Thought for Challenging Programming Tasks [50.61968901704187]
本稿では,タスクの論理的サブタスクとサブモジュールへの分解を促進するため,MoT命令チューニングの先駆的フレームワークを提案する。調査の結果,MoTCoderはサブモジュールの栽培と利用を通じて,生成したソリューションのモジュラリティと正しさの両方を著しく向上させることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-26T08:49:57Z)
GENOME: GenerativE Neuro-symbOlic visual reasoning by growing and reusing ModulEs [64.49176353858792]
本稿では,モジュールの増殖・再利用による生成的ニューロシンボリック視覚推論を提案する。提案モデルは,視覚的質問応答や表現理解の参照など,標準的なタスクに対して競合的に機能する。いくつかのトレーニング例を観察し、モジュールを再使用することで、新しい視覚的推論タスクに適応することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-08T18:59:05Z)
Less is More? An Empirical Study on Configuration Issues in Python PyPI Ecosystem [38.44692482370243]
Pythonはオープンソースコミュニティで広く使われている。サードパーティのライブラリは依存関係の衝突を引き起こす可能性があるため、研究者は依存関係の衝突検知器を開発する必要がある。依存関係を自動的に推論する試みが実施された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-19T09:07:51Z)
On the Feasibility of Cross-Language Detection of Malicious Packages in npm and PyPI [6.935278888313423]
悪意のあるユーザは悪意のあるコードを含むオープンソースパッケージを公開することでマルウェアを拡散し始めた。最近の研究は、npmエコシステム内の悪意あるパッケージを検出するために機械学習技術を適用している。言語に依存しない一連の特徴と,npm と PyPI の悪意あるパッケージを検出可能なモデルのトレーニングを含む,新しいアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-14T12:32:51Z)
ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts [60.6148988099284]
本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T17:59:57Z)
Modular Deep Learning [120.36599591042908]
トランスファーラーニングは近年、機械学習の主要なパラダイムとなっている。負の干渉を伴わずに複数のタスクを専門とするモデルを開発する方法はまだ不明である。これらの課題に対する有望な解決策として、モジュール型ディープラーニングが登場した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-22T18:11:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。