論文の概要: MEUZZ: Smart Seed Scheduling for Hybrid Fuzzing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08568v2
- Date: Wed, 22 Jul 2020 03:27:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 08:01:25.895755
- Title: MEUZZ: Smart Seed Scheduling for Hybrid Fuzzing
- Title（参考訳）: MEUZZ:ハイブリッドファジィのためのスマートシードスケジューリング
- Authors: Yaohui Chen, Mansour Ahmadi, Reza Mirzazade farkhani, Boyu Wang, and
Long Lu
- Abstract要約: 機械学習によるハイブリッドfUZZシステム(MEUZZ)
MEUZZは、過去の種スケジューリング決定から学んだ知識に基づいて、どの新しい種がより良いファジィング収量をもたらすと期待されているかを決定する。
結果: MEUZZ は最先端のグレーボックスとハイブリッドファジィよりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.318110758739675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Seed scheduling is a prominent factor in determining the yields of hybrid
fuzzing. Existing hybrid fuzzers schedule seeds based on fixed heuristics that
aim to predict input utilities. However, such heuristics are not generalizable
as there exists no one-size-fits-all rule applicable to different programs.
They may work well on the programs from which they were derived, but not
others. To overcome this problem, we design a Machine learning-Enhanced hybrid
fUZZing system (MEUZZ), which employs supervised machine learning for adaptive
and generalizable seed scheduling. MEUZZ determines which new seeds are
expected to produce better fuzzing yields based on the knowledge learned from
past seed scheduling decisions made on the same or similar programs. MEUZZ's
learning is based on a series of features extracted via code reachability and
dynamic analysis, which incurs negligible runtime overhead (in microseconds).
Moreover, MEUZZ automatically infers the data labels by evaluating the fuzzing
performance of each selected seed. As a result, MEUZZ is generally applicable
to, and performs well on, various kinds of programs. Our evaluation shows MEUZZ
significantly outperforms the state-of-the-art grey-box and hybrid fuzzers,
achieving 27.1% more code coverage than QSYM. The learned models are reusable
and transferable, which boosts fuzzing performance by 7.1% on average and
improves 68% of the 56 cross-program fuzzing campaigns. MEUZZ discovered 47
deeply hidden and previously unknown bugs--with 21 confirmed and fixed by the
developers--when fuzzing 8 well-tested programs with the same configurations as
used in previous work.
- Abstract（参考訳）: 種子スケジューリングはハイブリッドファジィの収量を決定する重要な要因である。
既存のハイブリッドファザーは入力ユーティリティの予測を目的とした固定ヒューリスティックに基づいて種をスケジュールする。
しかし、そのようなヒューリスティックスは、異なるプログラムに適用できる一大の規則が存在しないため、一般化できない。
彼らはそこから派生したプログラムでうまく働くかもしれないが、他のプログラムではない。
この問題を解決するために、教師付き機械学習を用いて適応的および一般化可能なシードスケジューリングを行う機械学習強化ハイブリッドfUZZシステム(MEUZZ)を設計する。
MEUZZは、過去のシードスケジューリング決定から学んだ知識に基づいて、どの新しい種がより良いファジィング収率をもたらすと期待されているかを決定する。
meuzzの学習は、コード到達可能性(code reachability)と動的解析(dynamic analysis)によって抽出された一連の機能に基づいている。
さらに、MEUZZは、選択した種子のファジリング性能を評価して、自動的にデータラベルを推測する。
結果として、meuzzは一般的に様々な種類のプログラムに適用され、うまく機能する。
評価の結果,MEUZは最先端のグレーボックスやハイブリットファザよりも優れており,QSYMよりも27.1%のコードカバレッジを実現している。
学習されたモデルは再利用可能で転送可能で、ファジング性能を平均で7.1%向上し、56のクロスプログラムファジングキャンペーンの68%を改善している。
meuzzは、以前の作業と同じ構成で8つのよくテストされたプログラムをファズするときに、開発者が確認し修正した、47の深い隠れた未知のバグを発見した。
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