論文の概要: Python Fuzzing for Trustworthy Machine Learning Frameworks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12723v2
- Date: Mon, 23 Dec 2024 12:23:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 15:55:06.989388
- Title: Python Fuzzing for Trustworthy Machine Learning Frameworks
- Title（参考訳）: 信頼できる機械学習フレームワークのためのPythonファジング
- Authors: Ilya Yegorov, Eli Kobrin, Darya Parygina, Alexey Vishnyakov, Andrey Fedotov,
- Abstract要約: 我々はSydr-Fuzzを用いたPythonプロジェクトの動的解析パイプラインを提案する。
私たちのパイプラインにはファジング、コーパスの最小化、クラッシュトリアージ、カバレッジ収集が含まれています。
機械学習フレームワークの最も脆弱な部分を特定するために、攻撃の潜在的な表面を分析し、PyTorchのファズターゲットとh5pyなどの関連プロジェクトを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Ensuring the security and reliability of machine learning frameworks is crucial for building trustworthy AI-based systems. Fuzzing, a popular technique in secure software development lifecycle (SSDLC), can be used to develop secure and robust software. Popular machine learning frameworks such as PyTorch and TensorFlow are complex and written in multiple programming languages including C/C++ and Python. We propose a dynamic analysis pipeline for Python projects using the Sydr-Fuzz toolset. Our pipeline includes fuzzing, corpus minimization, crash triaging, and coverage collection. Crash triaging and severity estimation are important steps to ensure that the most critical vulnerabilities are addressed promptly. Furthermore, the proposed pipeline is integrated in GitLab CI. To identify the most vulnerable parts of the machine learning frameworks, we analyze their potential attack surfaces and develop fuzz targets for PyTorch, TensorFlow, and related projects such as h5py. Applying our dynamic analysis pipeline to these targets, we were able to discover 3 new bugs and propose fixes for them.
- Abstract（参考訳）: 信頼できるAIベースのシステムを構築するためには、マシンラーニングフレームワークのセキュリティと信頼性を保証することが重要です。
Fuzzingは、セキュアで堅牢なソフトウェアを開発するために、セキュアなソフトウェア開発ライフサイクル(SSDLC)で人気のあるテクニックである。
PyTorchやTensorFlowといった一般的な機械学習フレームワークは複雑で、C/C++やPythonなど複数のプログラミング言語で記述されている。
我々はSydr-Fuzzツールセットを用いてPythonプロジェクトの動的解析パイプラインを提案する。
私たちのパイプラインにはファジング、コーパスの最小化、クラッシュトリアージ、カバレッジ収集が含まれています。
クラッシュトリアージと重大度推定は、最も重大な脆弱性が迅速に対処されるようにするための重要なステップである。
さらに、提案されたパイプラインはGitLab CIに統合されている。
機械学習フレームワークの最も脆弱な部分を特定するために、潜在的な攻撃面を分析し、PyTorch、TensorFlow、およびh5pyなどの関連するプロジェクトのためのファズターゲットを開発する。
これらのターゲットに動的分析パイプラインを適用することで、3つの新たなバグを発見し、修正を提案しました。
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