Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking Deep Learning Fuzzers

論文の概要: Benchmarking Deep Learning Fuzzers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06912v1
Date: Tue, 10 Oct 2023 18:09:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 03:22:05.400275
Title: Benchmarking Deep Learning Fuzzers
Title（参考訳）: deep learning fuzzersのベンチマーク
Authors: Nima Shiri Harzevili, Hung Viet Pham, Song Wang
Abstract要約: ベンチマークでは、最先端の3つのDLファザ、FreeFuzz、DeepRel、DocTerを、その命令に従って実行します。これらのファジィザは、ベンチマークデータセットで収集された多くの実際のバグを検出することができません。我々の系統分析では、これらのファジッターが実際のバグを検知する能力に影響を及ぼす4つの主要な、広く、共通の要因を同定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.118370064698869
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this work, we set out to conduct the first ground-truth empirical evaluation of state-of-the-art DL fuzzers. Specifically, we first manually created an extensive DL bug benchmark dataset, which includes 627 real-world DL bugs from TensorFlow and PyTorch libraries reported by users between 2020 and 2022. Then we run three state-of-the-art DL fuzzers, i.e., FreeFuzz, DeepRel, and DocTer, on the benchmark by following their instructions. We find that these fuzzers are unable to detect many real bugs collected in our benchmark dataset. Specifically, most (235) of the 257 applicable bugs cannot be detected by any fuzzer. Our systematic analysis further identifies four major, broad, and common factors that affect these fuzzers' ability to detect real bugs. These findings present opportunities to improve the performance of the fuzzers in future work. As a proof of concept, we propose a lightweight corner case generator as an extension to the three DL fuzzers, which simply covers several boundary values as well as DL-specific data types. It helps FreeFuzz, DeepRel, and DocTer detect 12, 12, and 14 more bugs, respectively, that were overlooked by the original fuzzers. Overall, this work complements prior studies on DL fuzzers with an extensive performance evaluation and provides a benchmark for future DL library fuzzing studies. Also, our proposed corner case generator proves that the fuzzers can be extended to detect more bugs by extending their internal fuzzing logic based on the insights provided in root cause analysis.
Abstract（参考訳）: そこで本研究では,最先端のDLファジイザの地上試験評価を行った。具体的には、2020年から2022年の間に報告されたTensorFlowとPyTorchライブラリの627の実際のDLバグを含む、広範なDLバグベンチマークデータセットを手作業で作成しました。次に、彼らの指示に従い、ベンチマークで3つの最先端のDLファザ、すなわちFreeFuzz、DeepRel、DocTerを実行します。これらのファジィザは、ベンチマークデータセットで収集された多くの実際のバグを検出することができません。具体的には、257のバグのうち、ほとんどの(235)はファザーによって検出できない。我々の系統分析では、これらのファジッターが実際のバグを検知する能力に影響を及ぼす4つの主要な、広く、共通の要因を同定する。これらの結果は,今後の作業におけるファジィアの性能向上の機会となる。概念実証として,3つのDLファザの拡張として,複数の境界値とDL固有のデータ型を単純にカバーする軽量コーナーケースジェネレータを提案する。 freefuzz、deeprel、docterはオリジナルのfuzzersで見過ごされていた12のバグと14のバグを検出するのに役立つ。総じて、この研究はdlfuzzersの以前の研究を広範囲のパフォーマンス評価で補完し、将来のdlライブラリfuzzing studiesのベンチマークを提供する。また,本研究のコーナーケースジェネレータは,根本原因分析の知見に基づいて,内部ファジィングロジックを拡張して,より多くのバグを検出することができることを示した。

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