論文の概要: KernelGPT: Enhanced Kernel Fuzzing via Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00563v1
- Date: Sun, 31 Dec 2023 18:47:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 17:00:06.842771
- Title: KernelGPT: Enhanced Kernel Fuzzing via Large Language Models
- Title（参考訳）: kernelgpt: 大規模言語モデルによるカーネルファジングの強化
- Authors: Chenyuan Yang, Zijie Zhao, Lingming Zhang
- Abstract要約: 本稿では,Syzkaller仕様をLarge Language Modelsを介して自動推論する最初のアプローチであるKernelGPTを提案する。
予備的な結果から、KernelGPTは、Syzkallerがより高いカバレッジを達成し、これまで知られていなかった複数のバグを見つけるのに役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.860752730040709
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bugs in operating system kernels can affect billions of devices and users all
over the world. As a result, a large body of research has been focused on
kernel fuzzing, i.e., automatically generating syscall (system call) sequences
to detect potential kernel bugs or vulnerabilities. Syzkaller, one of the most
widely studied kernel fuzzers, aims to generate valid syscall sequences based
on predefined specifications written in syzlang, a domain-specific language for
defining syscalls, their arguments, and the relationships between them. While
there has been existing work trying to automate Syzkaller specification
generation, this still remains largely manual work and a large number of
important syscalls are still uncovered. In this paper, we propose KernelGPT,
the first approach to automatically inferring Syzkaller specifications via
Large Language Models (LLMs) for enhanced kernel fuzzing. Our basic insight is
that LLMs have seen massive kernel code, documentation, and use cases during
pre-training, and thus can automatically distill the necessary information for
making valid syscalls. More specifically, KernelGPT leverages an iterative
approach to automatically infer all the necessary specification components, and
further leverages the validation feedback to repair/refine the initial
specifications. Our preliminary results demonstrate that KernelGPT can help
Syzkaller achieve higher coverage and find multiple previously unknown bugs.
Moreover, we also received a request from the Syzkaller team to upstream
specifications inferred by KernelGPT.
- Abstract（参考訳）: オペレーティングシステムカーネルのバグは、世界中の何十億ものデバイスやユーザに影響を与える可能性がある。
その結果、カーネルのファジング、すなわち潜在的なカーネルのバグや脆弱性を検出するためのsyscall(system call)シーケンスの自動生成に多くの研究が集中している。
syzkaller氏は最も広く研究されているカーネルファザーの1つで、syzlangで書かれた事前定義された仕様に基づいた有効なsyscallシーケンスの生成を目指している。
Syzkallerの仕様生成を自動化しようとする作業は以前からあったが、まだ手作業がほとんどであり、重要なsyscallが多数発見されている。
本稿では,カーネルファジィ化のためのLarge Language Models (LLM) を通じてSyzkaller仕様を自動推論する最初のアプローチであるKernelGPTを提案する。
我々の基本的な洞察は、llmは事前トレーニング中に大量のカーネルコード、ドキュメンテーション、ユースケースを見ていて、有効なsyscallを作成するのに必要な情報を自動的に抽出できるということです。
より具体的には、KernelGPTは必要なすべての仕様コンポーネントを自動推論するために反復的なアプローチを活用し、検証フィードバックを活用して初期仕様の修正/修正を行っている。
予備的な結果は、kernelgptがsyzkallerがより高いカバレッジを達成し、以前不明だった複数のバグを見つけるのに役立つことを示している。
さらに、我々はSyzkallerチームから、KernelGPTによって推測される上流仕様の要求を受け取りました。
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