EvoC2Rust ein neuer Ansatz zur automatisierten Übersetzung von C-Code nach Rust

Automatisierung der C-zu-Rust-Übersetzung: Der EvoC2Rust-Ansatz

Die Programmiersprache Rust gewinnt aufgrund ihrer starken Fokussierung auf Sicherheit und Performance zunehmend an Bedeutung. Viele Unternehmen stehen jedoch vor der Herausforderung, bestehende, umfangreiche C-Codebasen zu migrieren. Eine manuelle Übersetzung ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Aus diesem Grund gewinnen automatisierte Übersetzungstools an Relevanz. Ein kürzlich veröffentlichter Forschungsbeitrag präsentiert EvoC2Rust, ein Framework, das eine neue Herangehensweise an die automatisierte Übersetzung von C-Projekten nach Rust bietet.

Herausforderungen bei der C-zu-Rust-Übersetzung

Bisherige Ansätze zur automatisierten C-zu-Rust-Übersetzung basieren entweder auf rein regelbasierten Methoden oder auf großen Sprachmodellen (LLMs). Regelbasierte Methoden stoßen bei komplexen Code-Strukturen und der Gewährleistung von Code-Idiomaticität schnell an ihre Grenzen. LLM-basierte Ansätze hingegen kämpfen mit der semantischen Äquivalenz des generierten Rust-Codes, insbesondere bei großen Projekten mit vielen Abhängigkeiten zwischen Modulen. Oftmals fehlt es an der Fähigkeit, die komplexen Zusammenhänge innerhalb eines gesamten Projekts zu verstehen und korrekt abzubilden. Die bisherigen Lösungen sind oft auf kleinere Programme beschränkt.

Der EvoC2Rust-Ansatz: Eine skelettgesteuerte, evolutionäre Strategie

EvoC2Rust adressiert diese Herausforderungen mit einer neuartigen, skelettgesteuerten Strategie. Der Prozess gliedert sich in drei evolutionäre Phasen:

• Zerlegung und Skelettgenerierung: Das C-Projekt wird zunächst in funktionale Module zerlegt. Ein LLM, erweitert um eine Feature-Mapping-Funktion, transformiert Definitionen und Makros und generiert typgeprüfte Funktions-Stubs. Diese Stubs bilden ein initial kompilierbares Rust-Skelett.
• Inkrementelle Übersetzung: Anschließend erfolgt die inkrementelle Übersetzung der Funktionen. Die entsprechenden Stub-Platzhalter werden durch den übersetzten Code ersetzt.
• Fehlerbehebung und Verfeinerung: In der letzten Phase werden Kompilierungsfehler durch die Integration von LLM und statischer Analyse behoben. Dies ermöglicht eine iterative Verbesserung der Übersetzung und erhöht die Qualität des generierten Codes.

Durch diese evolutionäre Vorgehensweise kombiniert EvoC2Rust die Vorteile regelbasierter und LLM-basierter Ansätze. Die regelbasierten Komponenten sorgen für eine strukturierte Basis und Robustheit, während die LLMs die Flexibilität und die Fähigkeit zur Behandlung komplexer semantischer Aspekte liefern.

Ergebnisse und Leistungsfähigkeit

Die Evaluierung von EvoC2Rust auf Open-Source-Benchmarks und sechs industriellen Projekten zeigt eine signifikante Verbesserung gegenüber bestehenden Ansätzen. Im Vergleich zu rein LLM-basierten Methoden erzielt EvoC2Rust durchschnittlich 17,24% Verbesserung bei der Syntaxgenauigkeit und 14,32% bei der semantischen Genauigkeit. Die Code-Sicherheitsrate ist um 96,79% höher als bei rein regelbasierten Tools. Auf Modulebene erreicht EvoC2Rust bei industriellen Projekten Kompilierungsraten von 92,25% und Test-Erfolgsraten von 89,53%, selbst bei komplexen Codebasen und langen Funktionen.

Ausblick und zukünftige Entwicklungen

EvoC2Rust stellt einen vielversprechenden Ansatz zur automatisierten C-zu-Rust-Übersetzung dar. Die erzielten Ergebnisse deuten auf ein hohes Potenzial für die effiziente Migration von Legacy-Systemen hin. Zukünftige Forschungsarbeiten könnten sich auf die Verbesserung der Behandlung von komplexen Datenstrukturen, die Einbindung weiterer Optimierungsstrategien und die Erweiterung der Unterstützung für verschiedene C-Dialekte konzentrieren. Die Weiterentwicklung von EvoC2Rust könnte die Softwareentwicklung erheblich beschleunigen und die Sicherheit von Software-Systemen verbessern.

Fazit

EvoC2Rust präsentiert eine innovative und effektive Methode zur automatisierten Übersetzung von C-Projekten nach Rust. Die Kombination aus regelbasierten und LLM-basierten Ansätzen in einem skelettgesteuerten Framework ermöglicht eine höhere Genauigkeit, semantische Korrektheit und Code-Sicherheit im Vergleich zu bisherigen Ansätzen. Die Ergebnisse der Evaluierung unterstreichen das Potenzial dieser Technologie für die effiziente und sichere Migration von Legacy-Code.

Bibliography - https://arxiv.org/html/2508.04295v1 - https://arxiv.org/html/2501.16050v1 - https://openreview.net/attachment?id=tAXywAn972&name=pdf - https://www.researchgate.net/publication/388402232_C2SaferRust_Transforming_C_Projects_into_Safer_Rust_with_NeuroSymbolic_Techniques