Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Locus: Tổng hợp vị từ tác nhân cho Fuzzing có hướng

Created by
  • Haebom

Tác giả

Jie Zhu, Chihao Shen, Ziyang Li, Jiahao Yu, Yizheng Chen, Kexin Pei

Phác thảo

Bài báo này trình bày Locus, một khuôn khổ mới giúp cải thiện hiệu quả của fuzzing có hướng, xác định các đầu vào chương trình dẫn đến trạng thái chương trình mục tiêu cụ thể. Các phương pháp hiện có dựa vào khoảng cách nhánh hoặc các ràng buộc được chỉ định thủ công, nhưng chúng thiếu khả năng mô tả chính xác tiến trình hướng đến trạng thái mục tiêu và bị giới hạn bởi tính đặc hiệu và khả năng khái quát hóa của chúng đối với các loại lỗi cụ thể. Locus tổng hợp các vị từ nắm bắt các trạng thái trung gian có ý nghĩa đóng vai trò là điểm dừng hướng đến trạng thái mục tiêu để xác định tiến trình fuzzing. Một khuôn khổ tác nhân, tận dụng các công cụ phân tích chương trình, tổng hợp và tinh chỉnh lặp lại các vị từ ứng viên, và thực thi tượng trưng ngăn chặn các từ chối sai. Kết quả đánh giá chứng minh rằng Locus cải thiện đáng kể hiệu quả của tám fuzzer hiện đại, đạt tốc độ trung bình tăng 41,6 lần và phát hiện tám lỗi chưa được vá trước đó.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi đã cải thiện đáng kể hiệu quả của phương pháp làm mờ có hướng bằng cách tổng hợp các thuật ngữ nắm bắt trạng thái trung gian có ý nghĩa (tăng tốc trung bình 41,6 lần).
Chúng tôi trình bày một khuôn khổ khắc phục được những hạn chế của các phương pháp ràng buộc thủ công hiện có và có thể áp dụng chung cho nhiều chương trình và trạng thái mục tiêu khác nhau.
Chúng tôi đã chứng minh tính hiệu quả của Locus bằng cách phát hiện ra các lỗ hổng thực tế (8 lỗi mới được phát hiện, một trong số đó hiện đang được vá).
Limitations:
Cần phải phân tích sâu hơn về độ phức tạp và chi phí tính toán của quá trình tổng hợp và tinh chỉnh thuật ngữ.
Cần phải xác thực thêm về khả năng khái quát hóa trên nhiều chương trình và loại lỗi khác nhau.
Cần có một phân tích chi tiết hơn về hiệu suất và khả năng mở rộng của khuôn khổ tác nhân Locus.
👍