論文の概要: MABFuzz: Multi-Armed Bandit Algorithms for Fuzzing Processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14594v1
- Date: Fri, 24 Nov 2023 16:32:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 13:06:53.868556
- Title: MABFuzz: Multi-Armed Bandit Algorithms for Fuzzing Processors
- Title(参考訳): MABFuzz: ファジィプロセッサのためのマルチArmed Banditアルゴリズム
- Authors: Vasudev Gohil, Rahul Kande, Chen Chen, Ahmad-Reza Sadeghi, Jeyavijayan Rajendran,
- Abstract要約: 我々は,マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムをファズプロセッサに応用した,動的かつ適応的な意思決定フレームワークMABFuzzを開発した。
MABFuzzは既存のハードウェアファズーに非依存であり、従って既存のハードウェアファズーに適用できる。
3つのMABアルゴリズムを最先端のハードウェアファザに統合し,RISC-Vベースのプロセッサ上で評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 19.60227174252432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: As the complexities of processors keep increasing, the task of effectively verifying their integrity and security becomes ever more daunting. The intricate web of instructions, microarchitectural features, and interdependencies woven into modern processors pose a formidable challenge for even the most diligent verification and security engineers. To tackle this growing concern, recently, researchers have developed fuzzing techniques explicitly tailored for hardware processors. However, a prevailing issue with these hardware fuzzers is their heavy reliance on static strategies to make decisions in their algorithms. To address this problem, we develop a novel dynamic and adaptive decision-making framework, MABFuzz, that uses multi-armed bandit (MAB) algorithms to fuzz processors. MABFuzz is agnostic to, and hence, applicable to, any existing hardware fuzzer. In the process of designing MABFuzz, we encounter challenges related to the compatibility of MAB algorithms with fuzzers and maximizing their efficacy for fuzzing. We overcome these challenges by modifying the fuzzing process and tailoring MAB algorithms to accommodate special requirements for hardware fuzzing. We integrate three widely used MAB algorithms in a state-of-the-art hardware fuzzer and evaluate them on three popular RISC-V-based processors. Experimental results demonstrate the ability of MABFuzz to cover a broader spectrum of processors' intricate landscapes and doing so with remarkable efficiency. In particular, MABFuzz achieves up to 308x speedup in detecting vulnerabilities and up to 5x speedup in achieving coverage compared to a state-of-the-art technique.
- Abstract(参考訳): プロセッサの複雑さが増大するにつれて、その完全性とセキュリティを効果的に検証するタスクは、ますます恐ろしいものになっています。
命令の複雑なウェブ、マイクロアーキテクチャの特徴、そして現代的なプロセッサに織り込まれた相互依存は、最も厳格な検証とセキュリティエンジニアでさえも、非常に困難な課題である。
この懸念に対処するため、近年、研究者らはハードウェアプロセッサ用に明確に調整されたファジィ技術を開発した。
しかし、これらのハードウェアファジィザの大きな問題は、アルゴリズムで決定を下すための静的戦略に大きく依存していることだ。
この問題に対処するため,我々は,マルチアームバンディット(MAB)アルゴリズムをファズプロセッサに適用した,動的かつ適応的な意思決定フレームワークMABFuzzを開発した。
MABFuzzは既存のハードウェアファズーに非依存であり、従って既存のハードウェアファズーに適用できる。
MABFuzzの設計過程において,MABアルゴリズムのファジィとの互換性とファジィ化の有効性の最大化に関する課題に遭遇する。
我々は、ハードウェアファジィングの特別な要件を満たすためにファジィングプロセスを変更し、MABアルゴリズムを調整することで、これらの課題を克服する。
3つのMABアルゴリズムを最先端のハードウェアファザに統合し,RISC-Vベースのプロセッサ上で評価する。
実験により、MABFuzzはプロセッサの複雑な景観の範囲を広くカバーし、顕著な効率でそれを行うことができることを示した。
特に、MABFuzzは脆弱性の検出において最大308倍のスピードアップを達成し、最先端技術と比較してカバー範囲を最大5倍のスピードアップを達成する。
関連論文リスト
- Beyond Random Inputs: A Novel ML-Based Hardware Fuzzing [16.22481369547266]
ハードウェアファジィングは、現代のプロセッサのような大規模設計におけるセキュリティ脆弱性の探索と検出に有効なアプローチである。
この課題に対処するために,MLベースのハードウェアファザであるChatFuzzを提案する。
ChatFuzzは、最先端のファズーと比較して、わずか52分で75%の条件カバレッジ率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-10T09:28:54Z) - The Emergence of Hardware Fuzzing: A Critical Review of its Significance [0.4943822978887544]
ソフトウェアテスト方法論にインスパイアされたハードウェアファジングは、複雑なハードウェア設計におけるバグを識別する効果で有名になった。
様々なハードウェアファジィ技術が導入されたにもかかわらず、ハードウェアモジュールのソフトウェアモデルへの非効率な変換などの障害は、その効果を妨げている。
本研究は,脆弱性の同定における既存のハードウェアファジィング手法の信頼性を検証し,今後の設計検証技術の進歩に向けた研究ギャップを同定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T15:12:11Z) - WhisperFuzz: White-Box Fuzzing for Detecting and Locating Timing Vulnerabilities in Processors [18.926324727139377]
研究者は、プロセッサのタイミング脆弱性を検出するためにブラックボックスまたはグレイボックスファジィを適応した。
静的解析による最初のホワイトボックスファザであるWhisperFuzzを提案する。
プロセッサのタイミング脆弱性を検出し,検出し,微構造的タイミング行動のカバレッジを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T04:47:58Z) - Deep Learning Assisted Multiuser MIMO Load Modulated Systems for
Enhanced Downlink mmWave Communications [68.96633803796003]
本稿では, マルチユーザ負荷変調アレイ (MU-LMA) に着目し, マイクロウェーブ (mmWave) マルチインプット・マルチアウトプット (MIMO) システムにおいて, マルチユーザ負荷変調アレイ (MU-LMA) の小型化とコスト削減を図っている。
ダウンリンクMU-LMAの既存のプリコーディングアルゴリズムは、自由度と複雑なシステム構成の低下に悩まされるサブアレイ構造化(SAS)送信機に依存している。
本稿では,FAS (Full-array Structured) 送信機を用いたMU-LMAシステムを提案し,それに応じて2つのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-08T08:54:56Z) - Vulnerability Detection Through an Adversarial Fuzzing Algorithm [2.074079789045646]
本プロジェクトは,ファザがより多くの経路を探索し,短時間でより多くのバグを発見できるようにすることにより,既存のファザの効率を向上させることを目的としている。
逆法は、より効率的なファジィングのためのテストケースを生成するために、現在の進化アルゴリズムの上に構築されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-21T21:46:28Z) - Deep-Unfolding for Next-Generation Transceivers [49.338084953253755]
次世代マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)トランシーバの定義に関する研究が進められている。
無線通信における先進トランシーバーの設計において、しばしば反復アルゴリズムにつながる最適化アプローチは大きな成功を収めた。
ディープニューラルネットワーク(DNN)で反復アルゴリズムを近似するディープラーニングは、計算時間を著しく短縮することができる。
ディープラーニングと反復アルゴリズムの両方の利点を取り入れたディープアンフォールディングが登場し、反復アルゴリズムを階層的な構造に展開している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T02:13:41Z) - GD-MAE: Generative Decoder for MAE Pre-training on LiDAR Point Clouds [72.60362979456035]
Masked Autoencoders (MAE)は、大規模な3Dポイントクラウドでの探索が難しい。
我々は,周囲のコンテキストを自動的にマージするためのtextbfGenerative textbfDecoder for MAE (GD-MAE)を提案する。
提案手法の有効性を, KITTI と ONCE の2つの大規模ベンチマークで実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-06T14:32:55Z) - MAPLE: Microprocessor A Priori for Latency Estimation [81.91509153539566]
現代のディープニューラルネットワークは、低レイテンシとエネルギー消費を示しながら最先端の精度を示す必要がある。
評価されたアーキテクチャのレイテンシの測定は、NASプロセスにかなりの時間を加えます。
転送学習やドメイン適応に依存しない推定用マイクロプロセッサAプライオリティを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T03:52:15Z) - Demonstrating robust simulation of driven-dissipative problems on
near-term quantum computers [53.20999552522241]
量子コンピュータは物理学と化学における量子力学系のシミュレーションに革命をもたらす。
現在の量子コンピュータは、訂正されていないノイズ、ゲートエラー、デコヒーレンスのためにアルゴリズムを不完全に実行している。
ここでは、量子力学における最も難しい問題の1つとして、駆動散逸多体問題の解法が本質的にエラーに対して堅牢であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-02T21:36:37Z) - Binary matrix factorization on special purpose hardware [5.926928436252818]
データマイニングに多くの応用がある重要なバイナリ行列分解(BMF)問題に焦点をあてる。
BMFのための2つのQUBO定式化を提案し、これらの定式化にクラスタリング制約をどのように組み込むかを示す。
また,いくつかの状況において,より洗練された手法よりも優れた単純なベースラインアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T01:44:24Z) - Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。
また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-15T18:17:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。