論文の概要: Autosploit: A Fully Automated Framework for Evaluating the Exploitability of Security Vulnerabilities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00059v1
• Date: Tue, 30 Jun 2020 18:49:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 06:15:00.564935
• Title: Autosploit: A Fully Automated Framework for Evaluating the Exploitability of Security Vulnerabilities
• Title（参考訳）: Autosploit: セキュリティ脆弱性の爆発性を評価するための完全に自動化されたフレームワーク
• Authors: Noam Moscovich, Ron Bitton, Yakov Mallah, Masaki Inokuchi, Tomohiko Yagyu, Meir Kalech, Yuval Elovici, Asaf Shabtai
• Abstract要約: Autosploitは脆弱性の悪用性を評価するためのフレームワークだ。 環境の異なる設定でエクスプロイトを自動的にテストする。 ノイズレス環境とノイズの多い環境の両方で脆弱性を悪用する能力に影響を与えるシステムの特性を識別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.748732208602355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existence of a security vulnerability in a system does not necessarily mean that it can be exploited. In this research, we introduce Autosploit -- an automated framework for evaluating the exploitability of vulnerabilities. Given a vulnerable environment and relevant exploits, Autosploit will automatically test the exploits on different configurations of the environment in order to identify the specific properties necessary for successful exploitation of the existing vulnerabilities. Since testing all possible system configurations is infeasible, we introduce an efficient approach for testing and searching through all possible configurations of the environment. The efficient testing process implemented by Autosploit is based on two algorithms: generalized binary splitting and Barinel, which are used for noiseless and noisy environments respectively. We implemented the proposed framework and evaluated it using real vulnerabilities. The results show that Autosploit is able to automatically identify the system properties that affect the ability to exploit a vulnerability in both noiseless and noisy environments. These important results can be utilized for more accurate and effective risk assessment.
• Abstract（参考訳）: システムにセキュリティ脆弱性があるからといって、その脆弱性を悪用できるとは限らない。 本研究では,脆弱性の悪用性を評価する自動化フレームワークであるAutosploitを紹介する。 脆弱性のある環境と関連するエクスプロイトが与えられると、autosploitは、環境の異なる構成でエクスプロイトを自動的にテストし、既存の脆弱性のエクスプロイトの成功に必要な特定のプロパティを特定する。 可能なシステム構成をすべてテストすることは不可能であるため、環境の可能な構成をすべてテストし、検索するための効率的なアプローチを導入する。 autosploitによって実装された効率的なテストプロセスは、一般化バイナリ分割とバリネルという2つのアルゴリズムに基づいている。 提案フレームワークを実装し,実際の脆弱性を用いて評価した。 その結果、autosploitは無音環境と無音環境の両方において脆弱性を悪用する能力に影響を与えるシステム特性を自動的に特定できることがわかった。 これらの重要な結果は、より正確で効果的なリスク評価に利用できる。

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