論文の概要: Greybox Fuzzing of Distributed Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02601v3
- Date: Sat, 12 Aug 2023 13:11:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 12:13:21.524055
- Title: Greybox Fuzzing of Distributed Systems
- Title（参考訳）: 分散システムのGreybox Fuzzing
- Authors: Ruijie Meng, George P\^irlea, Abhik Roychoudhury, Ilya Sergey
- Abstract要約: Malloryは、分散システムのグレーボックスファズテストのための最初のフレームワークである。
Jepsenのような一般的なブラックボックスの分散システムファッザとは異なり、Malloryは適応性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.603235938006632
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Grey-box fuzzing is the lightweight approach of choice for finding bugs in
sequential programs. It provides a balance between efficiency and effectiveness
by conducting a biased random search over the domain of program inputs using a
feedback function from observed test executions. For distributed system
testing, however, the state-of-practice is represented today by only black-box
tools that do not attempt to infer and exploit any knowledge of the system's
past behaviours to guide the search for bugs.
In this work, we present Mallory: the first framework for grey-box
fuzz-testing of distributed systems. Unlike popular black-box distributed
system fuzzers, such as Jepsen, that search for bugs by randomly injecting
network partitions and node faults or by following human-defined schedules,
Mallory is adaptive. It exercises a novel metric to learn how to maximize the
number of observed system behaviors by choosing different sequences of faults,
thus increasing the likelihood of finding new bugs. Our approach relies on
timeline-driven testing. Mallory dynamically constructs Lamport timelines of
the system behaviour and further abstracts these timelines into happens-before
summaries, which serve as a feedback function guiding the fuzz campaign.
Subsequently, Mallory reactively learns a policy using Q-learning, enabling it
to introduce faults guided by its real-time observation of the summaries.
We have evaluated Mallory on a diverse set of widely-used industrial
distributed systems. Compared to the start-of-the-art black-box fuzzer Jepsen,
Mallory explores more behaviours and takes less time to find bugs. Mallory
discovered 22 zero-day bugs (of which 18 were confirmed by developers),
including 10 new vulnerabilities, in rigorously-tested distributed systems such
as Braft, Dqlite, and Redis. 6 new CVEs have been assigned.
- Abstract（参考訳）: grey-box fuzzingはシーケンシャルなプログラムでバグを見つけるための軽量なアプローチである。
観測されたテスト実行からのフィードバック関数を用いて、プログラム入力の領域上でバイアス付きランダム探索を行うことにより、効率と効率のバランスをとる。
しかしながら、分散システムのテストでは、現在の状態は、バグの検索をガイドするために、システムの過去の振る舞いに関する知識を推論し、活用しようとしないブラックボックスツールによって表現されている。
本稿では,分散システムのファズテストのための最初のフレームワークであるMalloryを紹介する。
jepsenのような一般的なブラックボックス分散システムファザーとは異なり、ネットワークパーティションやノード障害をランダムに注入したり、人間が定義したスケジュールに従うことでバグを探索する。
異なる障害のシーケンスを選択することで、観察されたシステムの振る舞い数を最大化する方法を学ぶために、新しいメトリクスを実行する。
私たちのアプローチはタイムライン駆動テストに依存します。
Malloryはシステム動作のLamportタイムラインを動的に構築し、これらのタイムラインを、ファズキャンペーンを導くフィードバック機能として機能する偶然前の要約に抽象化する。
その後、マロリーはq-learningを使って方針を反動的に学習し、要約のリアルタイム観察によって導かれる障害を導入することができる。
我々は,多種多様な産業分散システム上でのMilloryの評価を行った。
最先端のブラックボックスであるfuzzer jepsenと比較して、maloryはより多くの振る舞いを探求し、バグを見つけるのに時間がかかる。
Mallory氏は、Braft、Dqlite、Redisといった厳格にテストされた分散システムにおいて、22のゼロデイバグ(うち18が開発者によって確認された)を発見した。
6つのCVEが割り当てられた。
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