WebAssembly is gaining popularity as a portable binary format targetable from many programming languages. With a well-specified low-level virtual instruction set, minimal memory footprint and many high-performance implementations, it has been successfully adopted for lightweight in-process memory sandboxing in many contexts. Despite these advantages, WebAssembly lacks many standard system interfaces, making it difficult to reuse existing applications. This paper proposes WALI: The WebAssembly Linux Interface, a thin layer over Linux's userspace system calls, creating a new class of virtualization where WebAssembly seamlessly interacts with native processes and the underlying operating system. By virtualizing the lowest level of userspace, WALI offers application portability with little effort and reuses existing compiler backends. With WebAssembly's control flow integrity guarantees, these modules gain an additional level of protection against remote code injection attacks. Furthermore, capability-based APIs can themselves be virtualized and implemented in terms of WALI, improving reuse and robustness through better layering. We present an implementation of WALI in a modern WebAssembly engine and evaluate its performance on a number of applications which we can now compile with mostly trivial effort.


翻译:WebAssembly作为一种可移植的二进制格式正日益普及,其可从多种编程语言编译生成。凭借明确定义的底层虚拟指令集、极小的内存占用以及众多高性能实现方案,WebAssembly已成功应用于多种场景下的轻量级进程内内存沙箱。然而,尽管具备这些优势,WebAssembly仍缺少许多标准系统接口,导致现有应用难以复用。本文提出WALI:WebAssembly Linux接口——一个覆盖Linux用户空间系统调用的薄层,开创了一种新型虚拟化范式,使WebAssembly能够与原生进程及底层操作系统无缝交互。通过虚拟化用户空间最低层级,WALI以极低代价实现应用可移植性,并复用现有编译器后端。借助WebAssembly的控制流完整性保障机制,这些模块获得了针对远程代码注入攻击的额外保护层级。此外,基于能力的安全API本身也可被虚拟化并通过WALI实现,通过更优的分层结构提升代码复用性和鲁棒性。我们在现代WebAssembly引擎中实现了WALI,并通过一系列现可近乎零成本编译的应用对其性能进行了评估。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux 是一系列类 Unix 计算机操作系统的统称。该操作系统的核心为 Linux 内核。Linux 操作系统也是软件和开放源代码发展中最著名的例子之一。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017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
2+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
1+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月26日
Arxiv
17+阅读 · 2023年9月26日
Arxiv
18+阅读 · 2023年9月2日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
26+阅读 · 2022年1月3日
VIP会员
最新内容
综述 | 多模态大模型的不确定性感知决策
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:39
综述 | Deep Academic Survey:有状态闭环综述自动化
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:37
综述 | 触觉与力觉感知机器人学习
专知会员服务
6+阅读 · 8月18日
综述 | AI科学家的过去与未来
专知会员服务
6+阅读 · 8月18日
论文 | OmniScientist:全模态全学科AI科学家
专知会员服务
10+阅读 · 8月16日
无人机已改变战场,但并未解决指挥问题
专知会员服务
11+阅读 · 8月14日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年1月26日
Arxiv
17+阅读 · 2023年9月26日
Arxiv
18+阅读 · 2023年9月2日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
26+阅读 · 2022年1月3日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017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
2+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
1+阅读 · 2014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
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员