Extracting Source Level Program Similarities from Dynamic Behavior

The vast majority of work on comparing program similarities to detect software piracy either assumes the availability of the program source code (e.g., Moss) or performs a complicated source program transformation to embed carefully designed signatures, or software watermarks, into the binary code. In this paper, we propose a new approach to detecting program similarities that requires neither the availability of the program source nor complicated compile-time watermarking techniques. Furthermore, in contrast to the alternatives, our framework is resistant to standard attacks such as code obfuscation. Our approach exploits the observation that the sequence of system calls performed by a program execution provides a strong signature of the program semantics or functionality, thereby using the inherent properties of a program to identify it. By statistically analyzing sequences of system calls, the relative similarities and differences of program regions can be automatically determined. We have developed a framework that automatically extracts system call sequences, computes the similarities between two binaries via statistical analysis, and maps dynamically similar regions onto textually similar source files. We present several case studies showing the applicability of our framework in pinpointing pirated segments. Our experimental study also shows that directly comparing the binary files of the programs without considering their dynamic behavior is ineffective, and demonstrates strong consistency between the output of our new framework and that of Moss

Power Analysis and Optimization Techniques for Energy Efficient Computer Systems

Reducing power consumption has become a major challenge in the design and operation of to-day’s computer systems. This chapter describes different techniques addressing this challenge at different levels of system hardware, such as CPU, memory, and internal interconnection network, as well as at different levels of software components, such as compiler, operating system and user applications. These techniques can be broadly categorized into two types: Design time power analysis versus run-time dynamic power management. Mechanisms in the first category use ana-lytical energy models that are integrated into existing simulators to measure the system’s power consumption and thus help engineers to test power-conscious hardware and software during de-sign time. On the other hand, dynamic power management techniques are applied during run-time, and are used to monitor system workload and adapt the system’s behavior dynamically to save energy

Phase-Based Application-Driven Hierarchical Power Management on the Single-chip Cloud Computer

To improve energy efficiency processors allow for Dy-namic Voltage and Frequency Scaling (DVFS), which enables changing their performance and power consumption on-the-fly. Many-core architectures, such as the Single-chip Cloud Computer (SCC) experimental processor from Intel Labs, have DVFS infrastructures that scale by having many more independent voltage and frequency domains on-die than to-day’s multi-cores. This paper proposes a novel, hierarchical, and transparent client-server power management scheme applicable to such architectures. The scheme tries to minimize energy consump-tion within a performance window taking into consideration not only the local information for cores within frequency do-mains but also information that spans multiple frequency and voltage domains. We implement our proposed hierarchical power control using a novel application-driven phase detection and predic-tion approach for Message Passing Interface (MPI) applica-tions, a natural choice on the SCC with its fast on-chip net-work and its non-coherentmemory hierarchy. This phase pre-dictor operates as the front-end to the hierarchical DVFS con-troller, providing the necessary DVFS scheduling points. Experimental results with SCC hardware show that our ap-proach provides significant improvement of the EnergyDelay Product (EDP) of as much as 27.2%, and 11.4 % on average, with an average increase in execution time of 7.7 % over a baseline version without DVFS. These improvements come from both improved phase prediction accuracy and more ef-fective DVFS control of the domains, compared to existing approaches

Комп’ютер з мінімальним енергоспоживанням

Робота публікується згідно наказу ректора від 29.12.2020 р. №580/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт вищої освіти в репозиторії НАУ". Керівник проекту: доцент, к.т.н., Єфимець Валентин МикитовичСпоживання енергії є обов'язковою умовою існування людства. Наявність доступної для споживання енергії завжди було необхідною умовою для задоволення потреб людини, збільшення тривалості та поліпшення умов його життя. У сучасному світі енергетика є основою розвитку базових галузей промисловості, що визначають прогрес суспільного виробництва. В усіх промислово розвинених країнах темпи розвитку енергетики випереджали темпи розвитку інших галузей. У той же час енергетика - одне з джерел несприятливого впливу на навколишнє середовище і людину. Вона впливає на атмосферу (споживання кисню, викиди газів, вологи і твердих частинок), гідросферу (споживання води, створення штучних водоймищ, скиди забруднених і нагрітих вод, рідких відходів) і на літосферу (споживання викопних палив, зміна ландшафту, викиди токсичних речовин) . Незважаючи на зазначені фактори негативного впливу енергетики на навколишнє середовище, зростання споживання енергії не викликало особливої тривоги у широкої громадськості. Так тривало до середини 70-х років, коли в руках фахівців виявилися численні дані, що свідчать про сильний антропогенний тиск на кліматичну систему, що таїть загрозу глобальної катастрофи при неконтрольованому зростанні енергоспоживання. З тих пір жодна інша наукова проблема не привертає такої пильної уваги, як проблема справжніх, а особливо майбутніх змін клімату. Вважається, що однією з головних причин цієї зміни є енергетика. Під енергетикою при цьому розуміється будь-яка область людської діяльності, пов'язана з виробництвом і споживанням енергії