論文の概要: Inferring State Machine from the Protocol Implementation via Large Langeuage Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00393v1
• Date: Wed, 1 May 2024 08:46:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:07:30.769444
• Title: Inferring State Machine from the Protocol Implementation via Large Langeuage Model
• Title（参考訳）: 大規模Langeuageモデルによるプロトコル実装からの状態マシンの推論
• Authors: Haiyang Wei, Zhengjie Du, Haohui Huang, Yue Liu, Guang Cheng, Linzhang Wang, Bing Mao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した革新的状態マシン推論手法を提案する。 提案手法の有効性を6つのプロトコル実装で評価した結果,精度90%を超える精度が得られた。 提案手法は, 精度の高い状態マシン推論において重要な一歩を踏み出すだけでなく, プロトコル実装のセキュリティと信頼性向上のための新たな道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.942047454890847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State machines play a pivotal role in augmenting the efficacy of protocol analyzing to unveil more vulnerabilities. However, the task of inferring state machines from network protocol implementations presents significant challenges. Traditional methods based on dynamic analysis often overlook crucial state transitions due to limited coverage, while static analysis faces difficulties with complex code structures and behaviors. To address these limitations, we propose an innovative state machine inference approach powered by Large Language Models (LLMs). Utilizing text-embedding technology, this method allows LLMs to dissect and analyze the intricacies of protocol implementation code. Through targeted prompt engineering, we systematically identify and infer the underlying state machines. Our evaluation across six protocol implementations demonstrates the method's high efficacy, achieving an accuracy rate exceeding 90% and successfully delineating differences on state machines among various implementations of the same protocol. Importantly, integrating this approach with protocol fuzzing has notably enhanced AFLNet's code coverage by 10% over RFCNLP, showcasing the considerable potential of LLMs in advancing network protocol security analysis. Our proposed method not only marks a significant step forward in accurate state machine inference but also opens new avenues for improving the security and reliability of protocol implementations.
• Abstract（参考訳）: ステートマシンは、より多くの脆弱性を公開するためのプロトコル分析の有効性を高める上で、重要な役割を果たす。 しかし、ネットワークプロトコルの実装からステートマシンを推論する作業は、大きな課題を呈している。 静的解析は複雑なコード構造や振る舞いで困難に直面しているのに対して、動的解析に基づく従来の手法は、カバー範囲が限られているため重要な状態遷移を見落としていることが多い。 これらの制約に対処するため,Large Language Models (LLMs) を利用した革新的な状態マシン推論手法を提案する。 テキスト埋め込み技術を利用することで、LLMはプロトコル実装コードの複雑さを識別し分析することができる。 ターゲットとなるプロンプトエンジニアリングを通じて、基礎となる状態マシンを体系的に同定し、推測する。 提案手法は,6つのプロトコル実装に対して高い有効性を示し,90%を超える精度を実現し,同一プロトコルの各種実装間の状態マシンの差異を導出することに成功した。 重要なことに、このアプローチをプロトコルファジィングと統合することで、AFLNetのコードカバレッジをRFCNLPよりも10%向上させ、ネットワークプロトコルのセキュリティ分析の進歩におけるLLMの潜在可能性を示している。 提案手法は, 精度の高い状態マシン推論において重要な一歩を踏み出すだけでなく, プロトコル実装のセキュリティと信頼性向上のための新たな道を開く。

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