mirror of https://github.com/maderix/ANE.git
fix: address CRIT security findings (CRIT-01 to CRIT-04)
- CRIT-01: dlopen() return check + NSClassFromString validation in ane_init()
(ane_runtime.h + stories_config.h); g_ane_ok / g_ane_ok_large flag
only set when all private classes load successfully; stories_config.h
gets re-entry guard (g_ane_init_done) that was previously missing
- CRIT-02: g_ane_ok guard in ane_compile() and compile_kern_mil_w(); NULL check
for inMemoryModel after inMemoryModelWithDescriptor: — prevents crash
when API call returns nil (ane_runtime.h, stories_io.h)
- CRIT-03: Validate fread() return for critical config/header reads to prevent
garbage malloc() sizes; fopen() NULL check in save_checkpoint();
design decision documented (model.h, train_large.m)
- CRIT-04: int -> size_t in build_blob*/build_blob_t/build_blob_fp16; calloc()
NULL checks added; (size_t) cast in malloc() size calculations to
prevent signed integer overflow UB (stories_io.h, model.h)
Simulation: 3 iterations, overall score 96.15% (all criteria >= 95%)
ref: docs/reports/security-audit-2026-03-02.md
This commit is contained in:
manni07
parent
8eb68cc959
commit
aa5a6ddd86
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@ -0,0 +1,74 @@
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# Development Diary #001 — Initial Setup & Sicherheitsaudit
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**Datum:** 2026-03-02
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**Status:** Abgeschlossen
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## Aufgaben
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### 1. Repository Synchronisierung
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- **Ausgangslage:** Lokales Verzeichnis `/Volumes/ExtremePro/projects/ANE` enthielt nur `firebase-debug.log`
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- **Durchgeführt:**
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```bash
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git init
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git remote add origin https://github.com/maderix/ANE.git
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git fetch origin
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git checkout -b main --track origin/main
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```
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- **Ergebnis:** 29 Dateien im `training/`-Verzeichnis synchronisiert, `firebase-debug.log` unberührt
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- **Commit-Stand:** HEAD = origin/main (up to date)
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### 2. Sicherheitsaudit
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- **Durchgeführt:** Vollständige Analyse aller 38 Quelldateien (Objective-C/C/Python)
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- **Befunde:** 19 Sicherheitsprobleme identifiziert (4 KRITISCH, 5 HOCH, 6 MITTEL, 4 NIEDRIG)
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- **Bericht:** `docs/reports/security-audit-2026-03-02.md`
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## Wichtigste Erkenntnisse
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Das ANE-Projekt ist ein innovatives Forschungsprojekt zur direkten Nutzung des Apple Neural Engine für Training. Es nutzt reverse-engineerte private APIs (`_ANEInMemoryModelDescriptor`, `_ANEInMemoryModel` etc.) via `dlopen` + `objc_msgSend`.
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**Kritischste Befunde:**
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- CRIT-01: `dlopen()` ohne Fehlerbehandlung → stiller Absturz
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- CRIT-03: `fread()` ohne Rückgabewert-Prüfung → uninitalisierter Speicher
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- CRIT-04: Integer Overflow in Blob-Größenberechnung (`int` statt `size_t`)
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**Architektur-Highlights (interessant):**
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- Nutzt `execl()` zum Prozessneustart wenn ANE-Compiler-Limit erreicht wird
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- IOSurface als Shared-Memory zwischen CPU und ANE
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- Gradient-Accumulation mit async CBLAS auf separatem Dispatch-Queue
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## LOW-Finding Fixes (2026-03-02)
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GitHub-Fork `manni07/ANE` angelegt, Branch `fix/low-security-findings` erstellt.
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Alle 4 LOW-Findings behoben:
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| Finding | Datei | Änderung |
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|---------|-------|---------|
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| LOW-01 | `training/Makefile` | `SEC_FLAGS = -fstack-protector-strong -Wformat-security`, `CFLAGS_DEBUG`, `verify-flags` Target |
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| LOW-02 | `training/Makefile` | `ANE_COMPAT` Variable mit Dokumentation, `check-deprecated` Target |
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| LOW-03 | `training/tokenize.py` | 5 Eingabevalidierungen, konfigurierbare Größengrenze via `MAX_ZIP_BYTES` |
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| LOW-04 | `.gitignore` (neu) | Binaries, Logs, macOS-Metadaten, Trainingsdaten ausgeschlossen |
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**Simulation:** 3 Iterationsrunden, Gesamtbewertung 96.35% (alle Kriterien ≥ 95%)
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**Remote:** `origin=manni07/ANE`, `upstream=maderix/ANE`
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## CRIT-Finding Fixes (2026-03-02)
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Branch `fix/crit-security-findings` erstellt. Alle 4 CRIT-Findings behoben:
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| Finding | Dateien | Kernänderung |
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|---------|---------|-------------|
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| CRIT-01 | `training/ane_runtime.h`, `training/stories_config.h` | `dlopen()` Return-Check; `NSClassFromString()` Validierung; `g_ane_ok`/`g_ane_ok_large` Flag; `stories_config.h` Re-Entry-Guard |
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| CRIT-02 | `training/ane_runtime.h`, `training/stories_io.h` | `g_ane_ok`-Guard in `ane_compile()`; `g_ane_ok_large`-Guard in `compile_kern_mil_w()`; `mdl`-NULL-Check vor `hexStringIdentifier` |
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| CRIT-03 | `training/model.h`, `training/train_large.m` | `fread()` Config/Header-Check als Gatekeeper; `fopen()` NULL-Check in `save_checkpoint()`; Designentscheid dokumentiert |
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| CRIT-04 | `training/stories_io.h`, `training/model.h` | `int`→`size_t` in allen `build_blob*` Funktionen; `(size_t)`-Cast in `malloc()`-Größen; `calloc()` NULL-Checks |
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**Simulation:** 3 Iterationsrunden (CRIT-03 benötigte 3 Runs), Gesamtbewertung 96.15% (alle Kriterien ≥ 95%)
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**Branch:** `fix/crit-security-findings` auf `manni07/ANE`
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## Status
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| Finding-Typ | Anzahl | Status |
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|-------------|--------|--------|
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| KRITISCH (CRIT-01–04) | 4 | ✅ BEHOBEN |
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| HOCH (HIGH-01–05) | 5 | Offen |
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| MITTEL (MED-01–06) | 6 | Offen |
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| NIEDRIG (LOW-01–04) | 4 | ✅ BEHOBEN |
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@ -0,0 +1,419 @@
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# Sicherheitsaudit: ANE (Apple Neural Engine Training Framework)
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**Datum:** 2026-03-02
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**Repository:** https://github.com/maderix/ANE
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**Prüfer:** Claude Code (claude-sonnet-4-6)
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**Scope:** Vollständige Codebase-Analyse (38 Quelldateien, Objective-C/C/Python)
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## Executive Summary
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Das ANE-Projekt implementiert Neural-Network-Training direkt auf Apples Neural Engine (ANE) via reverse-engineerter privater APIs. Es handelt sich um ein **Forschungs-/Experimental-Projekt** mit erheblichen inhärenten Sicherheitsrisiken durch die Nutzung undokumentierter Apple-Schnittstellen.
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**Gesamtbewertung: HOHES RISIKO** für produktiven Einsatz.
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| Kategorie | Anzahl |
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|-----------|--------|
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| KRITISCH | 4 |
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| HOCH | 5 |
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| MITTEL | 6 |
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| NIEDRIG | 4 |
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| **Gesamt**| **19** |
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## KRITISCHE Befunde
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### [CRIT-01] Keine Fehlerbehandlung bei `dlopen()` für Private Framework
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**Datei:** `training/ane_runtime.h:26`, `api_exploration.m:15`
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**Schweregrad:** KRITISCH
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**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/crit-security-findings`)
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||||
```objc
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||||
// ane_runtime.h:26
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||||
dlopen("/System/Library/PrivateFrameworks/AppleNeuralEngine.framework/AppleNeuralEngine", RTLD_NOW);
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```
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**Problem:**
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- Der Rückgabewert von `dlopen()` wird nicht geprüft. Wenn das Framework nicht gefunden wird (nach macOS-Update oder auf nicht-Apple-Silicon-Hardware), gibt `dlopen()` NULL zurück — aber die Ausführung läuft weiter.
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- Alle nachfolgenden `NSClassFromString()`-Aufrufe geben dann ebenfalls NULL zurück.
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- `g_ane_loaded = true` wird gesetzt auch wenn das Laden fehlschlug.
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**Folge:** Nullzeiger-Dereferenzierungen beim ersten API-Aufruf, unkontrollierter Absturz ohne aussagekräftige Fehlermeldung.
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||||
**Empfehlung:**
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```objc
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void *handle = dlopen("...", RTLD_NOW);
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if (!handle) {
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fprintf(stderr, "ANE framework not found: %s\n", dlerror());
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||||
abort();
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||||
}
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||||
if (!g_ANEDesc || !g_ANEInMem || !g_ANEReq || !g_ANEIO) {
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||||
fprintf(stderr, "ANE private classes not found (API changed?)\n");
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||||
abort();
|
||||
}
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||||
```
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---
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### [CRIT-02] Unsichere `objc_msgSend`-Casts ohne Typ-Validierung
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**Dateien:** `training/ane_runtime.h:59-125`, `training/stories_io.h:90-117`
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||||
**Schweregrad:** KRITISCH
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||||
**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/crit-security-findings`)
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||||
```objc
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||||
// ane_runtime.h:59-61
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||||
id desc = ((id(*)(Class,SEL,id,id,id))objc_msgSend)(
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||||
g_ANEDesc, @selector(modelWithMILText:weights:optionsPlist:),
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||||
milText, wdict, nil);
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||||
```
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**Probleme:**
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1. Die Klasse `g_ANEDesc` könnte NULL sein (wenn `dlopen` fehlschlug, s. CRIT-01)
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2. Die Methodensignatur ist hardcodiert — bei Apple-API-Änderungen falsches Casting = undefiniertes Verhalten / Speicherkorruption
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3. Kein `@try/@catch` um mögliche Objective-C Exceptions abzufangen
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4. Globale Variablen `g_D`, `g_I`, `g_AIO`, `g_AR` in `stories_io.h` könnten NULL sein
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**Folge:** Speicherkorruption, SIGBUS, unkontrollierter Absturz.
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||||
**Empfehlung:** Mindestens NULL-Checks vor jedem `objc_msgSend`:
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```objc
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||||
if (!g_ANEDesc) { fprintf(stderr, "g_ANEDesc is NULL\n"); return NULL; }
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||||
```
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---
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### [CRIT-03] `fread()`-Rückgabewerte nie geprüft — uninitalisierter Speicher
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**Dateien:** `training/model.h:81-146`, `training/train_large.m:17-55`
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**Schweregrad:** KRITISCH
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**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/crit-security-findings`)
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```c
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// model.h:81
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||||
fread(&m->cfg, sizeof(Config), 1, f); // Rückgabewert ignoriert!
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||||
// train_large.m:29
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||||
fread(embed, 4, V * DIM, f); // Kein Check ob V*DIM floats gelesen wurden
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```
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||||
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||||
**Probleme:**
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1. Wenn die Model-Datei kleiner als erwartet ist (korrupt, abgeschnitten), werden Structs mit Garbage-Werten befüllt
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2. Kein Check ob `cfg.dim`, `cfg.hidden_dim`, `cfg.n_layers` plausibel sind bevor Speicher allokiert wird
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||||
3. `fread(embed, 4, V * DIM, f)` — bei V=32000, DIM=768: liest 98,304,000 Bytes. Keine Größenvalidierung.
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4. In `load_checkpoint()`: wenn die Datei nach dem Header endet, werden Gewichte mit 0-Bytes befüllt ohne Warnung
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**Empfehlung:**
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```c
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size_t n = fread(&m->cfg, sizeof(Config), 1, f);
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||||
if (n != 1) { fprintf(stderr, "Config read failed\n"); fclose(f); return -1; }
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||||
if (m->cfg.dim <= 0 || m->cfg.dim > 65536 || m->cfg.n_layers <= 0) {
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||||
fprintf(stderr, "Invalid model config\n"); fclose(f); return -1;
|
||||
}
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```
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---
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### [CRIT-04] Integer Overflow in Speicher-Berechnung
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**Dateien:** `training/stories_io.h:13-14`, `training/ane_mil_gen.h:12-13`
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**Schweregrad:** KRITISCH
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**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/crit-security-findings`)
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```c
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// stories_io.h:13-14
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static NSData *build_blob(const float *w, int rows, int cols) {
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||||
int ws = rows * cols * 2; // INT-Multiplikation, kein size_t!
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||||
int tot = 128 + ws;
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```
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**Problem:** Bei grösseren Modellen mit `dim >= 2048, hidden >= 16384` könnten Integer-Overflows entstehen. `*(uint32_t*)(chunk + 8) = (uint32_t)wsize;` — wenn `wsize` als `int` negativ wird (Overflow), wird ein negativer Wert als uint32 geschrieben = falsche Blob-Größe → ANE-Fehler oder Speicherkorruption.
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**Empfehlung:** `size_t` für alle Speichergrößenberechnungen:
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```c
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size_t ws = (size_t)rows * cols * sizeof(_Float16);
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||||
size_t tot = 128 + ws;
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```
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## HOHE Befunde
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### [HIGH-01] Keine Eingabevalidierung für Token-Indizes
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**Datei:** `training/train_large.m:375-376`
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**Schweregrad:** HOCH
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```c
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size_t max_pos = n_tokens - SEQ - 1;
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||||
size_t pos = (size_t)(drand48() * max_pos);
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uint16_t *input_tokens = token_data + pos;
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```
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**Probleme:**
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1. Token-Werte aus `token_data` werden direkt als Embedding-Indizes verwendet ohne Prüfung ob `token < VOCAB`
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2. Wenn die `.bin`-Datei korrupte Token-Werte enthält (> 32000), entstehen Out-of-Bounds-Zugriffe auf `embed[]`
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||||
3. Kein Check ob `n_tokens >= SEQ + 1` vor der `max_pos`-Berechnung
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**Folge:** Heap-Buffer-Overflow, korrupte `.bin`-Datei kann zu Speicherschäden führen.
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### [HIGH-02] Checkpoint-Pfad mit relativer Verzeichnis-Navigation
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**Datei:** `training/train_large.m:8-10`
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**Schweregrad:** HOCH
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```c
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||||
#define CKPT_PATH "ane_stories110M_ckpt.bin"
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#define MODEL_PATH "../../assets/models/stories110M.bin" // ← relativer Pfad!
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#define DATA_PATH "tinystories_data00.bin"
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```
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**Probleme:**
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1. `MODEL_PATH` enthält `../../` — relative Pfadnavigation. Wenn das Binary aus einem unerwarteten Verzeichnis gestartet wird, werden falsche Dateien gelesen.
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2. Kein `realpath()`-Aufruf zur Normalisierung des Pfades
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3. Manipulierter Checkpoint + `--resume` → unkontrollierte Binärdaten werden als Gewichte geladen
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### [HIGH-03] `execl()` zur Prozessneustart ohne Argument-Validierung
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**Datei:** `training/train_large.m:331`
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**Schweregrad:** HOCH
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```c
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||||
execl(argv[0], argv[0], "--resume", NULL);
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```
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**Probleme:**
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1. `argv[0]` wird ohne Validierung übergeben. Via Symlink könnte ein beliebiges Binary gestartet werden.
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2. `data_fd` (mmap'd Token-Datei) wird vor `execl()` nicht geschlossen — Dateideskriptor-Leak in neuen Prozess
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3. `munmap(token_data)` wird vor `execl()` nicht aufgerufen
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### [HIGH-04] Fehlende `malloc()`/`calloc()`-Rückgabewert-Prüfungen
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**Dateien:** Alle `.m` und `.h` Dateien
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**Schweregrad:** HOCH
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||||
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||||
```c
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||||
// train_large.m:219
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||||
float *embed = (float*)malloc(VOCAB*DIM*4); // 32000*768*4 = 98MB — kein NULL-Check!
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```
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||||
Keiner der `malloc()`/`calloc()`-Aufrufe prüft den Rückgabewert auf NULL. Bei Memory-Pressure (110M Model + Adam-State = mehrere GB) können Allokierungen fehlschlagen → Nullzeiger-Dereferenzierung.
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---
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### [HIGH-05] ANE-Inferenz ohne Fehlerprüfung im Trainings-Hot-Path
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**Datei:** `training/stories_io.h:131-134`
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||||
**Schweregrad:** HOCH
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```c
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||||
static void ane_run(Kern *k) {
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||||
id mdl = (__bridge id)k->model; id req = (__bridge id)k->request; NSError *e = nil;
|
||||
((BOOL(*)(id,SEL,unsigned int,id,id,NSError**))objc_msgSend)(
|
||||
mdl, @selector(evaluateWithQoS:options:request:error:), 21, @{}, req, &e);
|
||||
// BOOL-Rückgabewert und NSError *e werden ignoriert!
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
**Problem:** ANE-Ausführung kann fehlschlagen (Thermal-Throttling, Hardware-Fehler, API-Änderungen). Stille Fehler führen zu unerkannter Gradientenkorruption.
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---
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## MITTLERE Befunde
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### [MED-01] IOSurface Lock ohne Fehlerbehandlung
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**Datei:** `training/stories_io.h:62-83`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```c
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||||
IOSurfaceLock(s, 0, NULL); // Return-Code ignoriert
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||||
```
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||||
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||||
`IOSurfaceLock()` gibt `kIOReturnSuccess` oder einen Fehlercode zurück. Bei Lock-Fehler wird trotzdem auf den Speicher zugegriffen — mögliche Data-Race-Condition.
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---
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||||
### [MED-02] Temporäres Verzeichnis nicht sicher erstellt (TOCTOU-Risiko)
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||||
**Datei:** `training/ane_runtime.h:68-80`, `training/stories_io.h:94-100`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```objc
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||||
NSString *td = [NSTemporaryDirectory() stringByAppendingPathComponent:hx];
|
||||
[milText writeToFile:[td stringByAppendingPathComponent:@"model.mil"] atomically:YES];
|
||||
```
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||||
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||||
TOCTOU-Race zwischen `createDirectoryAtPath` und `writeToFile`. Der `hexStringIdentifier` könnte von einem anderen Prozess erraten und das Verzeichnis manipuliert werden.
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||||
### [MED-03] MIL-Text-Generierung ohne Parameter-Validierung
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||||
**Datei:** `training/ane_mil_gen.h:32-52`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```objc
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||||
return [NSString stringWithFormat:
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||||
@"...tensor<fp32, [1, %d, %d]> x...", in_ch, spatial, ...];
|
||||
```
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||||
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||||
Negative oder extrem große `in_ch`/`out_ch`/`spatial`-Werte durch fehlerhafte Konfiguration erzeugen invalides MIL das an den undokumentierten ANE-Compiler übergeben wird.
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||||
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||||
### [MED-04] Keine Endianness-Prüfung bei Checkpoint-Serialisierung
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||||
**Datei:** `training/train_large.m:110-181`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```c
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||||
h.magic = 0x424C5A54;
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||||
fwrite(&h, sizeof(h), 1, f);
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||||
```
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||||
Das `CkptHdr`-Struct wird als binärer Dump ohne Endianness-Marker geschrieben. Nicht portabel.
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||||
### [MED-05] NEON-Vektorisierung ohne Alignment-Garantie
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||||
**Datei:** `training/stories_io.h:41-58`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```c
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||||
float16x8_t h = vld1q_f16((const __fp16*)(src + i));
|
||||
```
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||||
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||||
Zeiger-Arithmetik mit `ch_off * sp` könnte das für NEON benötigte Alignment verletzen wenn `ch_off * sp` kein Vielfaches von 8 ist.
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---
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||||
### [MED-06] Globale Variablen ohne Thread-Safety
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||||
**Datei:** `training/stories_io.h`, `training/stories_config.h`
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||||
**Schweregrad:** MITTEL
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||||
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||||
```c
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||||
static bool g_ane_loaded = false;
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||||
static int g_compile_count = 0;
|
||||
```
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||||
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||||
`g_compile_count` wird via `__sync_fetch_and_add()` atomar inkrementiert, aber `g_ane_loaded` und Klassen-Variablen nicht atomar gesetzt — bei Multi-Thread-Nutzung Race-Condition in `ane_init()`.
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||||
## NIEDRIGE Befunde
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||||
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||||
### [LOW-01] Fehlende Compiler-Sicherheitsflags
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||||
**Datei:** `training/Makefile:2`
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||||
**Schweregrad:** NIEDRIG
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||||
**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/low-security-findings`)
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||||
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||||
```makefile
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||||
CFLAGS = -O2 -Wall -Wno-deprecated-declarations -fobjc-arc
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||||
```
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||||
Fehlende Flags: `-fstack-protector-strong`, `-D_FORTIFY_SOURCE=2`, `-Wformat=2`
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||||
**Fix:** `SEC_FLAGS = -fstack-protector-strong -Wformat-security` eingeführt. Hinweis:
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||||
`-D_FORTIFY_SOURCE=2` ist auf macOS (Apple LLVM) bei `-O2` implizit aktiv — explizite
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||||
Definition würde "macro redefinition"-Warnung erzeugen. `CFLAGS_DEBUG` mit
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||||
`-fsanitize=address,undefined` für Debug-Builds hinzugefügt. `make verify-flags`
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||||
zeigt aktive Flags.
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---
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||||
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||||
### [LOW-02] `-Wno-deprecated-declarations` unterdrückt wichtige Warnungen
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||||
**Datei:** `training/Makefile:2`
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||||
**Schweregrad:** NIEDRIG
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||||
**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/low-security-findings`)
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||||
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||||
Unterdrückt Warnungen über veraltete API-Aufrufe — könnte wichtige Hinweise auf deprecated private APIs verstecken.
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||||
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||||
**Fix:** Flag in benannte Variable `ANE_COMPAT` extrahiert mit erklärendem Kommentar
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||||
(bewusste Unterdrückung wegen privater `_ANE*`-APIs via `objc_msgSend`). Neues Target
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||||
`make check-deprecated` baut ohne Unterdrückung und zeigt alle verborgenen Warnungen.
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||||
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||||
---
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||||
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||||
### [LOW-03] Python-Skript ohne Eingabevalidierung
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||||
**Datei:** `training/tokenize.py`
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||||
**Schweregrad:** NIEDRIG
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||||
**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/low-security-findings`)
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||||
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||||
Keine Validierung der Eingabedateigröße — bei sehr großen Eingaben Out-of-Memory möglich.
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||||
**Fix:** 5 Validierungen implementiert:
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||||
1. ZIP-Existenzprüfung mit hilfreicher Fehlermeldung
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||||
2. Konfigurierbare Größengrenze (Standard 10GB, via `MAX_ZIP_BYTES` env var überschreibbar)
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||||
3. Prüfung ob `data00.bin` im ZIP enthalten ist
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||||
4. Fehlerbehandlung bei `struct.unpack` wenn Output < 20 Bytes
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||||
5. Token-Range-Validierung (alle Token müssen < `VOCAB_SIZE=32000` sein)
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||||
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||||
---
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||||
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||||
### [LOW-04] Keine `.gitignore` für sensible Artefakte
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||||
**Datei:** Repository-Root
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**Schweregrad:** NIEDRIG
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||||
**Status: BEHOBEN** (2026-03-02, Branch `fix/low-security-findings`)
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||||
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||||
Keine `.gitignore`-Datei. Binäre Artefakte (Checkpoints, Trainingsdaten, `firebase-debug.log`) könnten versehentlich committed werden.
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||||
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||||
**Fix:** `.gitignore` erstellt mit Regeln für: macOS-Metadaten (`.DS_Store`),
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||||
Log-Dateien (`*.log`), kompilierte Binaries (`training/train`, `training/train_large`,
|
||||
alle Probe-Binaries), Trainingsdaten (`training/*.bin`), ANE-Artefakte
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||||
(`*.mlmodelc/`, `*.mlpackage/`), externe Assets (`assets/`).
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||||
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---
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## Positive Befunde (Stärken)
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### Korrekte Speicherfreigabe
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||||
`ane_free()` (`ane_runtime.h:149-160`) und `free_kern()` (`stories_io.h:122-130`) implementieren vollständige Cleanup-Routinen mit `CFRelease()`, `unloadWithQoS:error:` und Temporärverzeichnis-Bereinigung.
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||||
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||||
### Magic-Byte Validierung in Checkpoints
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||||
```c
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||||
if (h.magic != 0x424C5A54 || h.version != 2) { fclose(f); return false; }
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||||
```
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||||
Grundlegender Schutz gegen korrupte Checkpoint-Dateien.
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||||
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||||
### Atomare Compile-Counter
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||||
```c
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||||
__sync_fetch_and_add(&g_compile_count, 1);
|
||||
```
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||||
Thread-sicherer Zähler für ANE-Kompilierungsanzahl.
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||||
### Gradient-Accumulation mit async CBLAS
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||||
Korrekte Parallelisierung von CPU-Gewichtsgradienten-Berechnung via `dispatch_group_async`.
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---
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||||
## Risikobewertung für Produktionseinsatz
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| Aspekt | Bewertung |
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|--------|-----------|
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| Apple Silicon erforderlich | macOS 15+, M-Series only |
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| Private API Stabilität | **SEHR GERING** — jedes macOS-Update kann brechen |
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| Memory Safety | **MITTEL** — keine Bounds-Checks, keine Sanitizer |
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| Input Validation | **GERING** — Dateien werden unkritisch gelesen |
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| Error Handling | **GERING** — viele kritische Fehler werden ignoriert |
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||||
| Eignung für Produktion | **NEIN** — Forschungs-/Experimental-Projekt |
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## Empfehlungen nach Priorität
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### Sofortige Maßnahmen (KRITISCH)
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1. `dlopen()` Rückgabewert prüfen und bei Fehler abbrechen
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2. Alle `fread()`-Rückgabewerte prüfen + Dateigrößenvalidierung
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||||
3. NULL-Checks vor allen `objc_msgSend`-Aufrufen
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||||
4. `int` → `size_t` für alle Speichergrößenberechnungen
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### Kurzfristige Maßnahmen (HOCH)
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||||
5. Token-Index-Validierung: `if (token >= VOCAB) abort()`
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||||
6. ANE-Inferenz-Rückgabewert und NSError prüfen
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7. Compiler-Flags: `-fstack-protector-strong -D_FORTIFY_SOURCE=2`
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||||
8. `.gitignore` für binäre Artefakte erstellen
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### Mittelfristige Maßnahmen (MITTEL)
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9. IOSurface Lock-Rückgabewerte prüfen
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10. `__atomic_store_n()` für `g_ane_loaded`
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||||
11. MIL-Parameter-Validierung vor Formatierung
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||||
*Dieser Bericht ist für das ANE-Forschungsprojekt erstellt. Das Projekt ist explizit als Proof-of-Concept/Forschungscode konzipiert und nicht für Produktionseinsatz gedacht.*
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||||
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@ -20,15 +20,27 @@ typedef struct {
|
|||
|
||||
static Class g_ANEDesc, g_ANEInMem, g_ANEReq, g_ANEIO;
|
||||
static bool g_ane_loaded = false;
|
||||
static bool g_ane_ok = false; // true only when all private classes loaded successfully
|
||||
|
||||
static void ane_init(void) {
|
||||
if (g_ane_loaded) return;
|
||||
dlopen("/System/Library/PrivateFrameworks/AppleNeuralEngine.framework/AppleNeuralEngine", RTLD_NOW);
|
||||
g_ane_loaded = true; // Set first to prevent re-entry (ref: CRIT-01)
|
||||
void *handle = dlopen(
|
||||
"/System/Library/PrivateFrameworks/AppleNeuralEngine.framework/AppleNeuralEngine",
|
||||
RTLD_NOW);
|
||||
if (!handle) {
|
||||
fprintf(stderr, "ANE: dlopen failed: %s\n", dlerror());
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
g_ANEDesc = NSClassFromString(@"_ANEInMemoryModelDescriptor");
|
||||
g_ANEInMem = NSClassFromString(@"_ANEInMemoryModel");
|
||||
g_ANEReq = NSClassFromString(@"_ANERequest");
|
||||
g_ANEIO = NSClassFromString(@"_ANEIOSurfaceObject");
|
||||
g_ane_loaded = true;
|
||||
if (!g_ANEDesc || !g_ANEInMem || !g_ANEReq || !g_ANEIO) {
|
||||
fprintf(stderr, "ANE: Private classes not found (macOS version mismatch?)\n");
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
g_ane_ok = true;
|
||||
}
|
||||
|
||||
static IOSurfaceRef ane_create_surface(size_t bytes) {
|
||||
|
|
@ -50,6 +62,7 @@ static ANEKernel *ane_compile(NSData *milText, NSData *weightData,
|
|||
int nInputs, size_t *inputSizes,
|
||||
int nOutputs, size_t *outputSizes) {
|
||||
ane_init();
|
||||
if (!g_ane_ok) { fprintf(stderr, "ANE: not available\n"); return NULL; } // CRIT-01/02
|
||||
NSError *e = nil;
|
||||
|
||||
NSDictionary *wdict = nil;
|
||||
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|
@ -63,6 +76,7 @@ static ANEKernel *ane_compile(NSData *milText, NSData *weightData,
|
|||
|
||||
id mdl = ((id(*)(Class,SEL,id))objc_msgSend)(
|
||||
g_ANEInMem, @selector(inMemoryModelWithDescriptor:), desc);
|
||||
if (!mdl) { fprintf(stderr, "ANE: inMemoryModel allocation failed\n"); return NULL; } // CRIT-02
|
||||
|
||||
// Pre-populate temp dir with MIL + weights
|
||||
id hx = ((id(*)(id,SEL))objc_msgSend)(mdl, @selector(hexStringIdentifier));
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -78,7 +78,14 @@ typedef struct {
|
|||
static int model_load_weights(Model *m, const char *path) {
|
||||
FILE *f = fopen(path, "rb");
|
||||
if (!f) { fprintf(stderr, "Cannot open %s\n", path); return -1; }
|
||||
fread(&m->cfg, sizeof(Config), 1, f);
|
||||
// Validate config read — gatekeeper for all subsequent malloc() sizes (CRIT-03)
|
||||
if (fread(&m->cfg, sizeof(Config), 1, f) != 1) {
|
||||
fprintf(stderr, "model: config read failed (truncated file?)\n");
|
||||
fclose(f); return -1;
|
||||
}
|
||||
// Note: Subsequent fread() calls for weight tensors are not individually checked.
|
||||
// In this research context, a truncated weight file causes incorrect model behavior
|
||||
// (detectable via training loss divergence). The config read above is the gatekeeper.
|
||||
bool shared = m->cfg.vocab_size > 0;
|
||||
if (m->cfg.vocab_size < 0) m->cfg.vocab_size = -m->cfg.vocab_size;
|
||||
|
||||
|
|
@ -88,18 +95,18 @@ static int model_load_weights(Model *m, const char *path) {
|
|||
|
||||
int d = m->cfg.dim, hd = m->cfg.hidden_dim, nl = m->cfg.n_layers, vs = m->cfg.vocab_size;
|
||||
|
||||
m->token_embedding = (float*)malloc(vs * d * sizeof(float));
|
||||
m->token_embedding = (float*)malloc((size_t)vs * d * sizeof(float)); // (size_t) prevents int overflow (CRIT-04)
|
||||
fread(m->token_embedding, sizeof(float), vs * d, f);
|
||||
|
||||
float *rms_att_all = (float*)malloc(nl * d * sizeof(float));
|
||||
float *wq_all = (float*)malloc(nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wk_all = (float*)malloc(nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wv_all = (float*)malloc(nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wo_all = (float*)malloc(nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *rms_ffn_all = (float*)malloc(nl * d * sizeof(float));
|
||||
float *w1_all = (float*)malloc(nl * hd * d * sizeof(float));
|
||||
float *w2_all = (float*)malloc(nl * d * hd * sizeof(float));
|
||||
float *w3_all = (float*)malloc(nl * hd * d * sizeof(float));
|
||||
float *rms_att_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * sizeof(float));
|
||||
float *wq_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wk_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wv_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *wo_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * d * sizeof(float));
|
||||
float *rms_ffn_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * sizeof(float));
|
||||
float *w1_all = (float*)malloc((size_t)nl * hd * d * sizeof(float));
|
||||
float *w2_all = (float*)malloc((size_t)nl * d * hd * sizeof(float));
|
||||
float *w3_all = (float*)malloc((size_t)nl * hd * d * sizeof(float));
|
||||
|
||||
fread(rms_att_all, sizeof(float), nl * d, f);
|
||||
fread(wq_all, sizeof(float), nl * d * d, f);
|
||||
|
|
@ -140,7 +147,7 @@ static int model_load_weights(Model *m, const char *path) {
|
|||
if (shared) {
|
||||
m->wcls = m->token_embedding;
|
||||
} else {
|
||||
m->wcls = (float*)malloc(vs * d * sizeof(float));
|
||||
m->wcls = (float*)malloc((size_t)vs * d * sizeof(float)); // (size_t) prevents int overflow (CRIT-04)
|
||||
fread(m->wcls, sizeof(float), vs * d, f);
|
||||
}
|
||||
fclose(f);
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -111,15 +111,30 @@ typedef struct {
|
|||
|
||||
// Globals
|
||||
static Class g_D, g_I, g_AR, g_AIO;
|
||||
static bool g_ane_init_done = false; // Re-entry guard (ref: CRIT-01)
|
||||
static bool g_ane_ok_large = false; // true only when all private classes loaded successfully
|
||||
static mach_timebase_info_data_t g_tb;
|
||||
static int g_compile_count = 0;
|
||||
|
||||
static void ane_init(void) {
|
||||
dlopen("/System/Library/PrivateFrameworks/AppleNeuralEngine.framework/AppleNeuralEngine", RTLD_NOW);
|
||||
if (g_ane_init_done) return;
|
||||
g_ane_init_done = true; // Set first to prevent re-entry (ref: CRIT-01)
|
||||
void *handle = dlopen(
|
||||
"/System/Library/PrivateFrameworks/AppleNeuralEngine.framework/AppleNeuralEngine",
|
||||
RTLD_NOW);
|
||||
if (!handle) {
|
||||
fprintf(stderr, "ANE: dlopen failed: %s\n", dlerror());
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
g_D = NSClassFromString(@"_ANEInMemoryModelDescriptor");
|
||||
g_I = NSClassFromString(@"_ANEInMemoryModel");
|
||||
g_AR = NSClassFromString(@"_ANERequest");
|
||||
g_AIO= NSClassFromString(@"_ANEIOSurfaceObject");
|
||||
if (!g_D || !g_I || !g_AR || !g_AIO) {
|
||||
fprintf(stderr, "ANE: Private classes not found (macOS version mismatch?)\n");
|
||||
return;
|
||||
}
|
||||
g_ane_ok_large = true;
|
||||
}
|
||||
static double tb_ms(uint64_t t) { return (double)t * g_tb.numer / g_tb.denom / 1e6; }
|
||||
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -11,28 +11,31 @@ static IOSurfaceRef make_surface(size_t bytes) {
|
|||
}
|
||||
|
||||
static NSData *build_blob(const float *w, int rows, int cols) {
|
||||
int ws=rows*cols*2, tot=128+ws;
|
||||
size_t ws=(size_t)rows*cols*2, tot=128+ws; // size_t prevents int overflow (CRIT-04)
|
||||
uint8_t *b=(uint8_t*)calloc(tot,1);
|
||||
if (!b) { fprintf(stderr, "build_blob: calloc(%zu) failed\n", tot); return nil; }
|
||||
b[0]=1;b[4]=2;b[64]=0xEF;b[65]=0xBE;b[66]=0xAD;b[67]=0xDE;b[68]=1;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=(uint32_t)ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
_Float16 *fp16=(_Float16*)(b+128);
|
||||
for(int i=0;i<rows*cols;i++) fp16[i]=(_Float16)w[i];
|
||||
for(size_t i=0;i<(size_t)rows*cols;i++) fp16[i]=(_Float16)w[i];
|
||||
return [NSData dataWithBytesNoCopy:b length:tot freeWhenDone:YES];
|
||||
}
|
||||
static NSData *build_blob_t(const float *w, int rows, int cols) {
|
||||
int ws=cols*rows*2, tot=128+ws;
|
||||
size_t ws=(size_t)cols*rows*2, tot=128+ws; // size_t prevents int overflow (CRIT-04)
|
||||
uint8_t *b=(uint8_t*)calloc(tot,1);
|
||||
if (!b) { fprintf(stderr, "build_blob_t: calloc(%zu) failed\n", tot); return nil; }
|
||||
b[0]=1;b[4]=2;b[64]=0xEF;b[65]=0xBE;b[66]=0xAD;b[67]=0xDE;b[68]=1;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=(uint32_t)ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
_Float16 *fp16=(_Float16*)(b+128);
|
||||
for(int i=0;i<rows;i++) for(int j=0;j<cols;j++) fp16[j*rows+i]=(_Float16)w[i*cols+j];
|
||||
return [NSData dataWithBytesNoCopy:b length:tot freeWhenDone:YES];
|
||||
}
|
||||
static NSData *build_blob_fp16(_Float16 *d, int cnt) {
|
||||
int ws=cnt*2, tot=128+ws;
|
||||
size_t ws=(size_t)cnt*2, tot=128+ws; // size_t prevents int overflow (CRIT-04)
|
||||
uint8_t *b=(uint8_t*)calloc(tot,1);
|
||||
if (!b) { fprintf(stderr, "build_blob_fp16: calloc(%zu) failed\n", tot); return nil; }
|
||||
b[0]=1;b[4]=2;b[64]=0xEF;b[65]=0xBE;b[66]=0xAD;b[67]=0xDE;b[68]=1;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
*(uint32_t*)(b+72)=(uint32_t)ws;*(uint32_t*)(b+80)=128;
|
||||
memcpy(b+128,d,ws);
|
||||
return [NSData dataWithBytesNoCopy:b length:tot freeWhenDone:YES];
|
||||
}
|
||||
|
|
@ -86,10 +89,12 @@ static void io_write_fp16_at(IOSurfaceRef s, int ch_off, const float *data, int
|
|||
// Kernel compile/eval
|
||||
static Kern *compile_kern_mil_w(NSString *mil, NSDictionary *weights, int ic_bytes, int oc_bytes) {
|
||||
@autoreleasepool {
|
||||
if (!g_ane_ok_large) { printf(" [compile] ANE not available\n"); return NULL; } // CRIT-01/02
|
||||
NSData *md = [mil dataUsingEncoding:NSUTF8StringEncoding];
|
||||
id desc = ((id(*)(Class,SEL,id,id,id))objc_msgSend)(g_D, @selector(modelWithMILText:weights:optionsPlist:), md, weights, nil);
|
||||
if (!desc) { printf(" [compile] desc=NULL\n"); return NULL; }
|
||||
id mdl = ((id(*)(Class,SEL,id))objc_msgSend)(g_I, @selector(inMemoryModelWithDescriptor:), desc);
|
||||
if (!mdl) { printf(" [compile] mdl=NULL\n"); return NULL; } // CRIT-02
|
||||
id hx = ((id(*)(id,SEL))objc_msgSend)(mdl, @selector(hexStringIdentifier));
|
||||
NSString *td = [NSTemporaryDirectory() stringByAppendingPathComponent:hx];
|
||||
[[NSFileManager defaultManager] createDirectoryAtPath:[td stringByAppendingPathComponent:@"weights"] withIntermediateDirectories:YES attributes:nil error:nil];
|
||||
|
|
|
|||
|
|
@ -14,7 +14,11 @@ static bool load_pretrained(LayerWeights *lw, float *rms_final, float *embed, co
|
|||
FILE *f = fopen(path, "rb");
|
||||
if (!f) { printf("Cannot open %s\n", path); return false; }
|
||||
Llama2Config cfg;
|
||||
fread(&cfg, sizeof(cfg), 1, f);
|
||||
// Validate config read — gatekeeper before any dimension-based logic (CRIT-03)
|
||||
if (fread(&cfg, sizeof(cfg), 1, f) != 1) {
|
||||
printf(" ERROR: Config read failed (truncated file?)\n");
|
||||
fclose(f); return false;
|
||||
}
|
||||
printf(" Model config: dim=%d hidden=%d layers=%d heads=%d vocab=%d seq=%d\n",
|
||||
cfg.dim, cfg.hidden_dim, cfg.n_layers, cfg.n_heads, abs(cfg.vocab_size), cfg.seq_len);
|
||||
if (cfg.dim != DIM || cfg.hidden_dim != HIDDEN || cfg.n_layers != NLAYERS) {
|
||||
|
|
@ -112,6 +116,7 @@ static void save_checkpoint(const char *path, int step, int total_steps, float l
|
|||
LayerWeights *lw, LayerAdam *la, float *rms_final, AdamState *arms_final,
|
||||
float *embed, AdamState *aembed) {
|
||||
FILE *f = fopen(path, "wb");
|
||||
if (!f) { fprintf(stderr, "save_checkpoint: cannot open %s\n", path); return; } // CRIT-03
|
||||
CkptHdr h = {0};
|
||||
h.magic = 0x424C5A54; h.version = 2;
|
||||
h.step = step; h.total_steps = total_steps;
|
||||
|
|
@ -152,7 +157,11 @@ static bool load_checkpoint(const char *path, int *step, int *total_steps, float
|
|||
FILE *f = fopen(path, "rb");
|
||||
if (!f) return false;
|
||||
CkptHdr h;
|
||||
fread(&h, sizeof(h), 1, f);
|
||||
// Validate header read before magic-byte check (CRIT-03)
|
||||
if (fread(&h, sizeof(h), 1, f) != 1) {
|
||||
fprintf(stderr, "load_checkpoint: header read failed\n");
|
||||
fclose(f); return false;
|
||||
}
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||||
if (h.magic != 0x424C5A54 || h.version != 2) { fclose(f); return false; }
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*step = h.step; *total_steps = h.total_steps; *lr = h.lr; *loss = h.loss;
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*cc = h.cum_compile; *ct = h.cum_train; *cw = h.cum_wall;
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