論文の概要: SyzTrust: State-aware Fuzzing on Trusted OS Designed for IoT Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14742v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 08:11:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 03:41:25.522423
- Title: SyzTrust: State-aware Fuzzing on Trusted OS Designed for IoT Devices
- Title（参考訳）: SyzTrust:IoTデバイス用に設計された信頼されたOS上の状態認識ファジィ
- Authors: Qinying Wang, Boyu Chang, Shouling Ji, Yuan Tian, Xuhong Zhang, Binbin Zhao, Gaoning Pan, Chenyang Lyu, Mathias Payer, Wenhai Wang, Raheem Beyah,
- Abstract要約: 我々は、リソース制限されたTrusted OSのセキュリティを検証するための、最初の状態認識ファジィフレームワークであるSyzTrustを紹介する。
SyzTrustはハードウェア支援フレームワークを採用し、IoTデバイス上でTrusted OSを直接ファジングできるようにする。
我々は、Samsung、Tsinglink Cloud、Ali Cloudの3つの主要なベンダーからSyzTrust on Trusted OSを評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.65883495888258
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Trusted Execution Environments (TEEs) embedded in IoT devices provide a deployable solution to secure IoT applications at the hardware level. By design, in TEEs, the Trusted Operating System (Trusted OS) is the primary component. It enables the TEE to use security-based design techniques, such as data encryption and identity authentication. Once a Trusted OS has been exploited, the TEE can no longer ensure security. However, Trusted OSes for IoT devices have received little security analysis, which is challenging from several perspectives: (1) Trusted OSes are closed-source and have an unfavorable environment for sending test cases and collecting feedback. (2) Trusted OSes have complex data structures and require a stateful workflow, which limits existing vulnerability detection tools. To address the challenges, we present SyzTrust, the first state-aware fuzzing framework for vetting the security of resource-limited Trusted OSes. SyzTrust adopts a hardware-assisted framework to enable fuzzing Trusted OSes directly on IoT devices as well as tracking state and code coverage non-invasively. SyzTrust utilizes composite feedback to guide the fuzzer to effectively explore more states as well as to increase the code coverage. We evaluate SyzTrust on Trusted OSes from three major vendors: Samsung, Tsinglink Cloud, and Ali Cloud. These systems run on Cortex M23/33 MCUs, which provide the necessary abstraction for embedded TEEs. We discovered 70 previously unknown vulnerabilities in their Trusted OSes, receiving 10 new CVEs so far. Furthermore, compared to the baseline, SyzTrust has demonstrated significant improvements, including 66% higher code coverage, 651% higher state coverage, and 31% improved vulnerability-finding capability. We report all discovered new vulnerabilities to vendors and open source SyzTrust.
- Abstract（参考訳）: IoTデバイスに組み込まれたTrusted Execution Environments(TEEs)は、ハードウェアレベルでIoTアプリケーションをセキュアにするためのデプロイ可能なソリューションを提供する。
TEEでは、Trusted OS (Trusted Operating System) が主要なコンポーネントである。
これによりTEEは、データ暗号化やID認証など、セキュリティベースの設計技術を使用することができる。
Trusted OSが悪用されると、TEEはもはやセキュリティを保証できない。
しかし、IoTデバイス向けのTrusted OSはセキュリティ分析がほとんどないため、(1)Trusted OSはクローズドソースであり、テストケースの送信やフィードバックの収集に好ましくない環境である。
2) 信頼されたOSは複雑なデータ構造を持ち、既存の脆弱性検出ツールを制限するステートフルなワークフローを必要とする。
この課題に対処するため、リソース制限されたTrusted OSのセキュリティを検証するための、最初の状態認識ファジィフレームワークであるSyzTrustを紹介します。
SyzTrustはハードウェア支援フレームワークを採用し、IoTデバイス上で直接ファジイングされたTrusted OSを有効にするとともに、状態とコードカバレッジを非侵襲的に追跡する。
SyzTrustは複合フィードバックを利用してファザをガイドし、より多くの状態を効果的に探索し、コードカバレッジを向上させる。
我々は、Samsung、Tsinglink Cloud、Ali Cloudの3つの主要なベンダーからSyzTrust on Trusted OSを評価した。
これらのシステムはCortex M23/33 MCU上で動作し、組み込みTEEに必要な抽象化を提供する。
私たちはTrusted OSで70の既知の脆弱性を発見し、これまでに10の新たなCVEを受け取りました。
さらに、ベースラインと比較して、SyzTrustは66%のコードカバレッジ、651%のステートカバレッジ、31%の脆弱性フィニング機能の改善など、大幅に改善されている。
ベンダーとオープンソースのSyzTrustに新しい脆弱性を発見したことを報告します。
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