Recent work uses large language models to generate systems code from specifications, treating the specification as the durable artifact and the implementation as disposable. Regenerating the implementation specializes it to each workload and device. However, that work lives in a forgiving setting: a component's externally visible effects, its writes and device commands, are recoverable, and the generator is honest, so trust is discharged by re-execution. We target the unforgiving setting: systems code whose effects are irreversible, produced by a generator that may be adversarial. There, re-execution cannot check an effect after the fact, and a proof fails silently when its assumptions do. We take the position that the only safe way to operate here is to deny the generated code the authority to act. The generated code only plans, while a fixed trusted mediator owns every effect and performs one only when the specification would have produced it. Because the guarantee lives in the mediator, not the code, it survives regeneration. We instantiate this as a reference monitor for regenerated device drivers, and characterize the mediability envelope, six conditions on the effect vocabulary: legibility, spec-input observability, correlatability, completeness, outcome enumerability, and explicit durability. They decide when such mediation is possible.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

代码(Code)是专知网的一个重要知识资料文档板块,旨在整理收录论文源代码、复现代码,经典工程代码等,便于用户查阅下载使用。
EMNLP2023:MMEdit——如何编辑多模态大语言模型?
专知会员服务
39+阅读 · 2023年11月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
20+阅读 · 2019年5月24日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
BERT相关论文、文章和代码资源汇总
AINLP
19+阅读 · 2018年11月17日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
5+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
9+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
13+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
8+阅读 · 8月31日
相关VIP内容
EMNLP2023:MMEdit——如何编辑多模态大语言模型?
专知会员服务
39+阅读 · 2023年11月5日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员