論文の概要: AdaTrans: Automated C to Rust Transformation via Error-Adaptive Repair
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31706v1
- Date: Tue, 30 Jun 2026 14:11:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.249619
- Title: AdaTrans: Automated C to Rust Transformation via Error-Adaptive Repair
- Title(参考訳): AdaTrans: エラー適応修復によるCからRustへの自動変換
- Abstract要約: AdaTransは、CコードのRustへの変換を自動化するフレームワークである。
平均コンパイルパスレートは95.51%、平均計算レートは81.09%で、既存のツールよりも大幅に上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.5200924442231445
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The automated transformation of C code to Rust is challenging due to Rust's strict ownership and borrowing semantics. While Large Language Models (LLMs) show promise, they often produce code that violates these rules or relies on unsafe constructs. We propose AdaTrans, a framework that addresses these issues through three core mechanisms: a Strategy-Driven Retrieval-Augmented Generation (RAG) mechanism to map compiler errors to specific repairs, an Error-Stratified Transformation Strategy (ESTS) that adapts its behavior based on error types, and a multi-stage validation pipeline to ensure both compilability and functional equivalence. Evaluating on a dataset of 104 algorithmic problems, AdaTrans achieves a mean compilation pass rate of 95.51% and a mean solve rate of 81.09%, significantly outperforming existing tools while maintaining an unsafe file rate of only 1.19%.
- Abstract(参考訳): Rustの厳格な所有とセマンティクスの借用のため、CコードのRustへの自動変換は難しい。
大きな言語モデル(LLM)は約束を示すが、しばしばこれらのルールに違反したり、安全でない構造に依存したりするコードを生成する。
AdaTransは,コンパイラエラーを特定の修復にマッピングする戦略駆動型検索拡張生成(RAG)機構,エラータイプに基づいて動作を適応するエラートレース変換戦略(ESTS),コンパイル可能性と機能等価性の両方を保証する多段階検証パイプラインである。
104のアルゴリズム上の問題のデータセットに基づいて、AdaTransは95.51%の平均コンパイルパス率と81.09%の平均解率を達成し、安全でないファイルレートをわずか1.19%に抑えながら、既存のツールを著しく上回っている。
関連論文リスト
- Converted, Not Equivalent: Benchmarking Codebase Conversion via Observational Equivalence [56.25095230687242]
コーディングエージェントは、しばしば自身のローカル検証ルーチンを過度に信頼し、表面チェックを満たすアーティファクトの成功を宣言する。
この問題は、事前評価が結果駆動である変換において特に深刻である。
ブラインド・コンバージョンは26.7-28.9%に達し、スペック・パスレートは91.1%まで上昇した。
このことは、失敗は限られた予算やバックボーンの強さよりも、契約ミスによる自己検証に起因していることを示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T19:57:15Z) - IMPACT-CYCLE: A Contract-Based Multi-Agent System for Claim-Level Supervisory Correction of Long-Video Semantic Memory [73.22944697933603]
既存のパイプラインは不透明でエンドツーエンドの出力を生成し、検査の中間状態は公開しない。
IMPACT-Cycleは,マルチモーダル反復クレームレベルのメンテナンスとして,長時間ビデオ理解を再構築するマルチエージェントシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-22T03:03:33Z) - ORBIT: Guided Agentic Orchestration for Autonomous C-to-Rust Transpilation [5.3011925761003775]
プロジェクトレベルのC-to-Rust翻訳のための自律型エージェントフレームワークであるORBITを提案する。
動的コンテキスト収集と依存性誘導オーケストレーションと反復検証を組み合わせたものだ。
C2RustとCRUST-Benchをはるかに上回り、安全でないRustのコードブロックをほぼゼロに減らしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-13T20:40:34Z) - Dependency-Guided Repository-Level C-to-Rust Translation with Reinforcement Alignment [26.296349203732138]
C-to-Rust移行は、パフォーマンスを犠牲にすることなく、ソフトウェアセキュリティを改善するために重要である。
大規模なコードコーパスでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)は、有望な代替手段を提供する。
モデル機能拡張と構造推論を組み合わせたフレームワークであるDepTransを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-03T08:13:42Z) - C2RustXW: Program-Structure-Aware C-to-Rust Translation via Program Analysis and LLM [16.098065606505983]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T17:07:11Z) - Dynamic analysis enhances issue resolution [53.50448142467294]
DAIRA(Dynamic Analysis-enhanced Issue Resolution Agent)は、エージェントの推論サイクルに動的解析を組み込む自動修復フレームワークである。
テストトレース駆動の方法論によって駆動されるDAIRAは、軽量モニタを使用して重要なランタイムデータを抽出する。
Gemini 3 Flash Previewを使用すると、DAIRAは新たな最先端(SOTA)パフォーマンスを確立し、SWE-bench Verifiedデータセットで79.4%の解像度を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T14:48:54Z) - Translating Large-Scale C Repositories to Idiomatic Rust [12.221834497939897]
既存のC to Rustの変換テクニックでは、品質とスケーラビリティのバランスが取れない。
本稿では、効率的なリポジトリレベルのCから慣用的な安全なRust翻訳のための、完全に自動化されたパイプラインであるRustineを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-25T18:42:46Z) - Decompiling Smart Contracts with a Large Language Model [51.49197239479266]
Etherscanの78,047,845のスマートコントラクトがデプロイされているにも関わらず(2025年5月26日現在)、わずか767,520 (1%)がオープンソースである。
この不透明さは、オンチェーンスマートコントラクトバイトコードの自動意味解析を必要とする。
バイトコードを可読でセマンティックに忠実なSolidityコードに変換する,先駆的な逆コンパイルパイプラインを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-24T13:42:59Z) - SafeTrans: LLM-assisted Transpilation from C to Rust [5.6274106543826585]
Rustは、Cの"システム"プログラミング言語としてのメモリセーフな代替として、強力な競争相手である。
本稿では,大規模な言語モデル(LLM)がRustへのCコードの自動コンパイルを実現する可能性を評価する。
SafeTrans は LLM を使って,C コードを Rust にトランスパイルするフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-15T21:05:33Z) - CRUST-Bench: A Comprehensive Benchmark for C-to-safe-Rust Transpilation [51.18863297461463]
CRUST-Benchは100のCリポジトリのデータセットで、それぞれが安全なRustとテストケースで手書きのインターフェースとペアリングされている。
我々は、このタスクで最先端の大規模言語モデル(LLM)を評価し、安全で慣用的なRust生成が依然として難しい問題であることを確認した。
最高のパフォーマンスモデルであるOpenAI o1は、ワンショット設定で15タスクしか解決できない。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T17:33:33Z) - ReF Decompile: Relabeling and Function Call Enhanced Decompile [50.86228893636785]
逆コンパイルの目標は、コンパイルされた低レベルコード(アセンブリコードなど)を高レベルプログラミング言語に変換することである。
このタスクは、脆弱性識別、マルウェア分析、レガシーソフトウェアマイグレーションなど、さまざまなリバースエンジニアリングアプリケーションをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-17T12:38:57Z)
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。