論文の概要: Unleashing the Power of LLM to Infer State Machine from the Protocol Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00393v4
• Date: Thu, 27 Mar 2025 02:51:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:48:17.943150
• Title: Unleashing the Power of LLM to Infer State Machine from the Protocol Implementation
• Title（参考訳）: プロトコル実装から状態マシンを推論するLLMのパワーを解放する
• Authors: Haiyang Wei, Ligeng Chen, Zhengjie Du, Yuhan Wu, Haohui Huang, Yue Liu, Guang Cheng, Fengyuan Xu, Linzhang Wang, Bing Mao,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いた新しい状態マシン推論手法であるProtocolGPTを提案する。 提案手法は90%以上の精度を達成し, ベースラインを30%以上上回った。 プロトコルファジィングとアプローチを統合することで、カバレッジが20%以上向上し、2つの0日間の脆弱性が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.420421792087225
• License:
• Abstract: State machines are essential for enhancing protocol analysis to identify vulnerabilities. However, inferring state machines from network protocol implementations is challenging due to complex code syntax and semantics. Traditional dynamic analysis methods often miss critical state transitions due to limited coverage, while static analysis faces path explosion issues. To overcome these challenges, we introduce a novel state machine inference approach utilizing Large Language Models (LLMs), named ProtocolGPT. This method employs retrieval augmented generation technology to enhance a pre-trained model with specific knowledge from protocol implementations. Through effective prompt engineering, we accurately identify and infer state machines. To the best of our knowledge, our approach represents the first state machine inference that leverages the source code of protocol implementations. Our evaluation of six protocol implementations shows that our method achieves a precision of over 90%, outperforming the baselines by more than 30%. Furthermore, integrating our approach with protocol fuzzing improves coverage by more than 20% and uncovers two 0-day vulnerabilities compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 状態マシンは、脆弱性を特定するためのプロトコル分析の強化に不可欠である。 しかし、複雑なコード構文とセマンティクスのため、ネットワークプロトコルの実装から状態マシンを推論することは困難である。 従来の動的解析手法は、限られたカバレッジのため重要な状態遷移を見逃すことが多いが、静的解析はパスの爆発的な問題に直面している。 これらの課題を克服するために、我々はLarge Language Models (LLMs) を利用した新しい状態マシン推論手法、ProtocolGPTを導入する。 本手法では,プロトコル実装から特定の知識で事前学習モデルを強化するために,検索拡張生成技術を用いる。 効率的なプロンプトエンジニアリングにより、状態マシンを正確に識別し、推論する。 我々の知る限りでは、我々のアプローチはプロトコル実装のソースコードを活用する最初の状態マシン推論を表している。 6つのプロトコル実装の評価結果から,提案手法は90%以上の精度を実現し,ベースラインを30%以上上回る性能を示した。 さらに、プロトコルファジィングにアプローチを統合することで、カバレッジが20%以上向上し、ベースラインメソッドと比較して2つの0日間の脆弱性が明らかになった。

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