近日,ARM发布 2023全面计算解决方案(TCS23),并于北京举行了技术分享日活动,来自快手的技术专家分享了在大型项目中通过使用MTE来提升内存安全的最新实践。
ARM在 2023全面计算解决方案中,重点强调了内存标签扩展 (Memory Tagging Extension, MTE) 特性。据了解,MTE可以帮助开发者在部署之前和之后检测到内存安全问题,保证App内存稳定性提升用户体验,并减少安全漏洞降低受到攻击的可能性。
作为领先的短视频和直播平台,2023年一季度,快手应用的DAU同比增长8.3%达 3.74亿,短视频及直播内容的总观看次数同比增长超10%,累计互关用户对数超过296亿对。为了给用户提供极致体验,快手非常重视App稳定性和保护用户的隐私安全。
来自快手的技术专家李锐介绍,通过与ARM、Google、VIVO、荣耀等公司合作,快手在大型Android工程项目中使用 Arm MTE 提高内存安全,90% 的内存安全问题可以在 App 正式发布之前就在线下被检测拦截,全面保障线上用户的基础体验。
在追求高性能和跨平台的基础软件领域,快手使用C/C++/Assembly作为主要编程语言,这些语言提供了对内存的直接灵活控制,程序员需要手动管理内存,包括分配、释放和直接使用地址读写内存,通常被称为内存不安全的语言。
在快手这样量级的App里,由于多线程并发和对象生命周期的管理复杂,外加海量用户、高使用时长、碎片化设备等因素,很容易出现内存破坏的问题,导致了大量偶发崩溃。并且根据Google Android的报道,75%的漏洞都和内存非法使用有关。
过去,快手主要基于LLVM ASan工具进行内存破坏检测,由于传统内存检测工具的性能开销较高,且需要重新编译所有源代码,所以几乎无法在快手这样量级的大型项目日常开发实践中使用这些工具。
而快手MTE 自定义方案解决了这些问题,打破了传统内存检测工具的不可能三角。基于用户真实场景,在高内存负载下开启MTE,依然可以十分流畅的运行快手app。包括视频观看、主页刷feed流、生产拍摄、直播推拉流、电商等高频使用内存的业务场景。累计检出内存破坏bug数十个,包括自研库、三方库和系统GPU驱动库等,在保证内存安全方面发挥了重要作用。
快手稳定性团队是国内率先在Android应用侧把MTE技术完整落地用于大型App内存安全检测的,也早于Facebook和Unity在大型工程中实践,取得了不错的收益。并且ARM也在2023MWC世界移动通信大会上,将快手的实践作为Case Study展示。
李锐表示,通过与ARM等合作伙伴的共同努力,快手技术团队将持续提升系统稳定性和隐私安全,为用户提供更好的体验。
好文章,需要你的鼓励
很多人担心被AI取代,陷入无意义感。按照杨元庆的思路,其实无论是模型的打造者,还是模型的使用者,都不该把AI放在人的对立面。
MIT研究团队提出递归语言模型(RLM),通过将长文本存储在外部编程环境中,让AI能够编写代码来探索和分解文本,并递归调用自身处理子任务。该方法成功处理了比传统模型大两个数量级的文本长度,在多项长文本任务上显著优于现有方法,同时保持了相当的成本效率,为AI处理超长文本提供了全新解决方案。
谷歌宣布对Gmail进行重大升级,全面集成Gemini AI功能,将其转变为"个人主动式收件箱助手"。新功能包括AI收件箱视图,可按优先级自动分组邮件;"帮我快速了解"功能提供邮件活动摘要;扩展"帮我写邮件"工具至所有用户;支持复杂问题查询如"我的航班何时降落"。部分功能免费提供,高级功能需付费订阅。谷歌强调用户数据安全,邮件内容不会用于训练公共AI模型。
华为研究团队推出SWE-Lego框架,通过混合数据集、改进监督学习和测试时扩展三大创新,让8B参数AI模型在代码自动修复任务上击败32B对手。该系统在SWE-bench Verified测试中达到42.2%成功率,加上扩展技术后提升至49.6%,证明了精巧方法设计胜过简单规模扩展的技术理念。