論文の概要: Dynamic Neural Control Flow Execution: An Agent-Based Deep Equilibrium Approach for Binary Vulnerability Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08562v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 22:07:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-21 20:14:16.632205
• Title: Dynamic Neural Control Flow Execution: An Agent-Based Deep Equilibrium Approach for Binary Vulnerability Detection
• Title（参考訳）: 動的ニューラルネットワークフロー実行:エージェントに基づく二項脆弱性検出のためのDeep Equilibriumアプローチ
• Authors: Litao Li, Steven H. H. Ding, Andrew Walenstein, Philippe Charland, Benjamin C. M. Fung,
• Abstract要約: ソフトウェア脆弱性はサイバーセキュリティの課題だ。 DeepEXEはエージェントベースの暗黙のニューラルネットワークで、プログラムの実行パスを模倣する。 DeepEXEは正確かつ効率的な手法であり、最先端の脆弱性検出方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.629503670145618
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Software vulnerabilities are a challenge in cybersecurity. Manual security patches are often difficult and slow to be deployed, while new vulnerabilities are created. Binary code vulnerability detection is less studied and more complex compared to source code, and this has important practical implications. Deep learning has become an efficient and powerful tool in the security domain, where it provides end-to-end and accurate prediction. Modern deep learning approaches learn the program semantics through sequence and graph neural networks, using various intermediate representation of programs, such as abstract syntax trees (AST) or control flow graphs (CFG). Due to the complex nature of program execution, the output of an execution depends on the many program states and inputs. Also, a CFG generated from static analysis can be an overestimation of the true program flow. Moreover, the size of programs often does not allow a graph neural network with fixed layers to aggregate global information. To address these issues, we propose DeepEXE, an agent-based implicit neural network that mimics the execution path of a program. We use reinforcement learning to enhance the branching decision at every program state transition and create a dynamic environment to learn the dependency between a vulnerability and certain program states. An implicitly defined neural network enables nearly infinite state transitions until convergence, which captures the structural information at a higher level. The experiments are conducted on two semi-synthetic and two real-world datasets. We show that DeepEXE is an accurate and efficient method and outperforms the state-of-the-art vulnerability detection methods.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性はサイバーセキュリティの課題だ。 手動のセキュリティパッチは多くの場合、デプロイが難しく遅く、新しい脆弱性が生成される。 バイナリコードの脆弱性検出は、ソースコードに比べてあまり研究されておらず、複雑ではない。 ディープラーニングは、エンドツーエンドで正確な予測を提供するセキュリティ領域において、効率的で強力なツールになっています。 現代のディープラーニングアプローチは、抽象構文木(AST)や制御フローグラフ(CFG)といったプログラムの様々な中間表現を用いて、シーケンスとグラフニューラルネットワークを通じてプログラムセマンティクスを学習する。 プログラム実行の複雑な性質のため、実行の出力は多くのプログラムの状態と入力に依存する。 また、静的解析から生成されたCFGは、真のプログラムフローの過大評価である。 さらに、プログラムのサイズは、固定層を持つグラフニューラルネットワークがグローバル情報を集約することを許可しないことが多い。 これらの問題に対処するために,プログラムの実行経路を模倣したエージェントベースの暗黙的ニューラルネットワークであるDeepEXEを提案する。 我々は、強化学習を用いて、プログラム状態遷移毎に分岐決定を強化し、脆弱性と特定のプログラム状態の間の依存性を学習するための動的環境を作成する。 暗黙的に定義されたニューラルネットワークは、収束までほぼ無限の状態遷移を可能にし、より高いレベルで構造情報をキャプチャする。 実験は2つの半合成と2つの実世界のデータセットで実施される。 DeepEXEは正確かつ効率的な手法であり、最先端の脆弱性検出方法よりも優れていることを示す。

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