論文の概要: SLOPT: Bandit Optimization Framework for Mutation-Based Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03285v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 03:39:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 19:25:43.447677
• Title: SLOPT: Bandit Optimization Framework for Mutation-Based Fuzzing
• Title（参考訳）: SLOPT:変異に基づくファジリングのための帯域最適化フレームワーク
• Authors: Yuki Koike, Hiroyuki Katsura, Hiromu Yakura, Yuma Kurogome
• Abstract要約: 突然変異ベースのファジィは、過去10年間で最も一般的な脆弱性発見ソリューションの1つになっている。 そこで我々は,SLOPTと呼ばれる最適化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.491858164568672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mutation-based fuzzing has become one of the most common vulnerability discovery solutions over the last decade. Fuzzing can be optimized when targeting specific programs, and given that, some studies have employed online optimization methods to do it automatically, i.e., tuning fuzzers for any given program in a program-agnostic manner. However, previous studies have neither fully explored mutation schemes suitable for online optimization methods, nor online optimization methods suitable for mutation schemes. In this study, we propose an optimization framework called SLOPT that encompasses both a bandit-friendly mutation scheme and mutation-scheme-friendly bandit algorithms. The advantage of SLOPT is that it can generally be incorporated into existing fuzzers, such as AFL and Honggfuzz. As a proof of concept, we implemented SLOPT-AFL++ by integrating SLOPT into AFL++ and showed that the program-agnostic optimization delivered by SLOPT enabled SLOPT-AFL++ to achieve higher code coverage than AFL++ in all of ten real-world FuzzBench programs. Moreover, we ran SLOPT-AFL++ against several real-world programs from OSS-Fuzz and successfully identified three previously unknown vulnerabilities, even though these programs have been fuzzed by AFL++ for a considerable number of CPU days on OSS-Fuzz.
• Abstract（参考訳）: 突然変異ベースのファジングは、過去10年間で最も一般的な脆弱性発見ソリューションの1つになっている。 ファジィングは特定のプログラムをターゲットにする際に最適化できるが、ある研究ではオンライン最適化手法を用いてプログラムに依存しない方法でファジィアをチューニングしている。 しかし、従来の研究では、オンライン最適化手法に適した突然変異スキームや、突然変異スキームに適したオンライン最適化手法が完全に検討されていない。 本研究では,banditフレンドリーな変異スキームと,schemeフレンドリーなbanditアルゴリズムを包含するsloptと呼ばれる最適化フレームワークを提案する。 SLOPTの利点は、AFLやHongfuzzのような既存のファザーに組み込むことができることである。 概念実証として,SLOPTをAFL++に統合してSLOPT-AFL++を実装し,SLOPT-AFL++によるプログラムに依存しない最適化により,現実のFuzzBenchプログラム10プログラムすべてにおいて,AFL++よりも高いコードカバレッジを実現することができた。 さらに、OSS-Fuzzの実際のプログラムに対してSLOPT-AFL++を実行し、OSS-Fuzz上でかなり多くのCPU日間AFL++にファジィされたにもかかわらず、3つの既知の脆弱性を特定した。

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