論文の概要: AIM: Automated Input Set Minimization for Metamorphic Security Testing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10773v4
- Date: Thu, 24 Oct 2024 19:13:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-28 13:35:22.424204
- Title: AIM: Automated Input Set Minimization for Metamorphic Security Testing
- Title（参考訳）: AIM: メタモルフィックセキュリティテストのための入力セットの最小化を自動化する
- Authors: Nazanin Bayati Chaleshtari, Yoann Marquer, Fabrizio Pastore, Lionel C. Briand,
- Abstract要約: 脆弱性検出機能を保ちながら、テストコストを削減するために入力を自動的に選択するアプローチであるAIMを提案する。
AIMにはクラスタリングベースのブラックボックスアプローチが含まれており、セキュリティ特性に基づいて同様の入力を識別する。
また、コストを最小化しながら、多様な入力を効率的に選択する新しい遺伝的アルゴリズムにも依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.232277700524786
- License:
- Abstract: Although the security testing of Web systems can be automated by generating crafted inputs, solutions to automate the test oracle, i.e., vulnerability detection, remain difficult to apply in practice. Specifically, though previous work has demonstrated the potential of metamorphic testing, security failures can be determined by metamorphic relations that turn valid inputs into malicious inputs, metamorphic relations are typically executed on a large set of inputs, which is time-consuming and thus makes metamorphic testing impractical. We propose AIM, an approach that automatically selects inputs to reduce testing costs while preserving vulnerability detection capabilities. AIM includes a clustering-based black-box approach, to identify similar inputs based on their security properties. It also relies on a novel genetic algorithm to efficiently select diverse inputs while minimizing their total cost. Further, it contains a problem-reduction component to reduce the search space and speed up the minimization process. We evaluated the effectiveness of AIM on two well-known Web systems, Jenkins and Joomla, with documented vulnerabilities. We compared AIM's results with four baselines involving standard search approaches. Overall, AIM reduced metamorphic testing time by 84% for Jenkins and 82% for Joomla, while preserving the same level of vulnerability detection. Furthermore, AIM significantly outperformed all the considered baselines regarding vulnerability coverage.
- Abstract（参考訳）: Webシステムのセキュリティテストは、工芸的な入力を生成することで自動化できるが、テストオラクルを自動化するソリューション、すなわち脆弱性検出は、実際には適用が難しいままである。
特に、以前の研究はメタモルフィックテストの可能性を示したが、セキュリティ障害は、有効な入力を悪意のある入力に変換するメタモルフィック関係によって決定できる。
脆弱性検出機能を保ちながら、テストコストを削減するために入力を自動的に選択するアプローチであるAIMを提案する。
AIMにはクラスタリングベースのブラックボックスアプローチが含まれており、セキュリティ特性に基づいて同様の入力を識別する。
また、コストを最小化しながら、多様な入力を効率的に選択する新しい遺伝的アルゴリズムにも依存している。
さらに、探索スペースを減らし、最小化処理を高速化する問題低減成分を含む。
我々は、文書化された脆弱性で有名な2つのWebシステム、JenkinsとJoomlaにおけるAIMの有効性を評価した。
我々は,AIMの結果を,標準的な検索手法を含む4つのベースラインと比較した。
全体として、AIMは、同レベルの脆弱性検出を維持しながら、Jenkinsで84%、Joomlaで82%のメタモルフィックテスト時間を短縮した。
さらに、AIMは脆弱性カバレッジに関して考慮されたすべてのベースラインを著しく上回った。
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