論文の概要: C2RustXW: Program-Structure-Aware C-to-Rust Translation via Program Analysis and LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28686v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 17:07:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.52925
• Title: C2RustXW: Program-Structure-Aware C-to-Rust Translation via Program Analysis and LLM
• Title（参考訳）: C2RustXW:プログラム解析とLCMによるプログラム構造対応C-to-Rust翻訳
• Authors: Yanyan Yan, Yang Feng, Jiangshan Liu, Di Liu, Zixi Liu, Hao Teng, Baowen Xu,
• Abstract要約: Toolは、プログラム解析をLLM(Large Language Models)と統合したプログラム構造対応C-to-Rust翻訳アプローチである。 CodeNetの100%構文上の正しさとGitHubの97.78%を実現し、コードサイズ(43.70%まで)と安全でない使用率(5.75%まで)を大幅に削減した。 プロジェクトのレベルでは、ツールが完全な構文的正しさと平均意味論的正しさを78.87%達成し、実用的でスケーラブルなC-to-Rustマイグレーションの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.098065606505983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing adoption of Rust for its memory safety and performance has increased the demand for effective migration of legacy C codebases. However, existing rule-based translators (e.g., \ctorust) often generate verbose, non-idiomatic code that preserves unsafe C semantics, limiting readability, maintainability, and practical adoption. Moreover, manual post-processing of such outputs is labor-intensive and rarely yields high-quality Rust code, posing a significant barrier to large-scale migration. To address these limitations, we present \tool, a program-structure-aware C-to-Rust translation approach that integrates program analysis with Large Language Models (LLMs). \tool extracts the multi-level program structure, including global symbols, function dependencies, and control- and data-flow information, and encodes these as structured textual representations injected into LLM prompts to guide translation and repair. Based on this design, \tool performs dependency-aware translation and adopts a multi-stage repair pipeline that combines rule-based and structure-guided LLM-based techniques to ensure syntactic correctness. For semantic correctness, \tool further integrates execution-based validation with structure-guided reasoning to localize and repair behavioral inconsistencies. Experimental results show that \tool achieves 100\% syntactic correctness on CodeNet and 97.78\% on GitHub, while significantly reducing code size (up to 43.70\%) and unsafe usage (to 5.75\%). At the project level, \tool achieves perfect syntactic correctness and an average semantic correctness of 78.87\%, demonstrating its effectiveness for practical and scalable C-to-Rust migration.
• Abstract（参考訳）: メモリ安全性とパフォーマンスに対するRustの採用の増加により、レガシCコードベースの効率的なマイグレーションの必要性が高まっている。 しかし、既存のルールベースのトランスレータ(例: \ctorust)は、しばしば冗長で非慣用的なコードを生成し、安全でないCセマンティクスを保存し、可読性、保守性、実践的採用を制限する。 さらに、このようなアウトプットの手作業による後処理は労働集約的であり、高品質のRustコードを生成することはめったにない。 これらの制約に対処するため,プログラム解析をLLM(Large Language Models)と統合したプログラム構造対応C-to-Rust翻訳手法である \tool を提案する。 \toolは、グローバルシンボル、関数依存、制御およびデータフロー情報を含むマルチレベルプログラム構造を抽出し、LLMプロンプトに注入された構造化テキスト表現としてエンコードして、翻訳と修復をガイドする。 この設計に基づいて、 \toolは依存性を意識した翻訳を行い、ルールベースと構造誘導LPMベースの技術を組み合わせた多段階の修復パイプラインを採用して、構文的正確性を保証する。 セマンティックな正確性のために、 \toolはさらに、実行ベースの検証と構造誘導推論を統合して、振る舞いの不整合をローカライズし、修復する。 実験の結果、 \tool は CodeNet 上で 100 % の構文的正当性、GitHub 上で 97.78 % を達成する一方で、コードサイズ(43.70 % まで)と安全でない使用率(5.75 % まで)を著しく削減している。 プロジェクトレベルでは、 \tool は完全な構文的正しさと平均意味論的正しさを78.87 %達成し、実用的でスケーラブルな C-to-Rust マイグレーションの有効性を実証している。

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