Fugu-MT 論文翻訳(概要): SoK: A Literature and Engineering Review of Regular Expression Denial of Service

論文の概要: SoK: A Literature and Engineering Review of Regular Expression Denial of Service

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11618v2
Date: Fri, 6 Sep 2024 15:52:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-09 20:13:58.204461
Title: SoK: A Literature and Engineering Review of Regular Expression Denial of Service
Title（参考訳）: SoK: 正規表現否定の文献と工学的レビュー
Authors: Masudul Hasan Masud Bhuiyan, Berk Çakar, Ethan H Burmane, James C Davis, Cristian-Alexandru Staicu,
Abstract要約: 正規表現拒否(ReDoS)は非対称なサイバー攻撃であり、近年顕著になっている。この攻撃は、正規表現(regex)エンジンの遅い最悪のケースマッチング時間を利用する。これまで、問題のある正規表現はCloudflareとStack Overflowで機能停止を引き起こしていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.658712399317041
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Regular expression denial of service (ReDoS) is an asymmetric cyberattack that has become prominent in recent years. This attack exploits the slow worst-case matching time of regular expression (regex) engines. In the past, problematic regular expressions have led to outages at Cloudflare and Stack Overflow, showing the severity of the problem. While ReDoS has drawn significant research attention, there has been no systematization of knowledge to delineate the state of the art and identify opportunities for further research. In this paper, we describe the existing knowledge on ReDoS. We first provide a systematic literature review, dividing works into two classes: measurement studies and defenses. Then, our engineering review surveys the latest regex engines to examine whether and how ReDoS defenses have been realized. Combining our findings, we observe that (1) in the literature, almost no studies evaluate whether and how ReDoS vulnerabilities can be weaponized against real systems, making it difficult to assess their real-world impact; and (2) from an engineering view, many mainstream regex engines now have ReDoS defenses, rendering many threat models obsolete. The open challenges in ReDoS research are to evaluate the emerging defenses, and to support engineers in migrating to defended engines. To support these directions, we conclude by presenting the wrk-redos tool. This tool supports controlled measurements of ReDoS on a web service, and includes proof-of-concept Docker images that allow engineers to substitute different regex engines in their applications.
Abstract（参考訳）: 正規表現拒否(ReDoS)は非対称なサイバー攻撃であり、近年顕著になっている。この攻撃は、正規表現(regex)エンジンの遅い最悪のケースマッチング時間を利用する。これまで、問題のある正規表現はCloudflareとStack Overflowの障害を引き起こし、問題の深刻さを示している。 ReDoSは重要な研究の注目を集めてきたが、最先端の知識を体系化し、さらなる研究の機会を特定できるような知識の体系化は行われていない。本稿では,ReDoSに関する既存の知識について述べる。まず、文献を2つのクラスに分けて、計測研究と防衛の2つのクラスに分けて、体系的な文献レビューを行う。そして,最新のレジェクスエンジンを調査し,ReDoSの防御が実現されたかどうかを検証した。その結果,(1)本研究では,ReDoSの脆弱性が現実のシステムに対してどのように武器化され得るかを評価する研究はほとんどなく,その実世界への影響を評価することが困難であること,(2)工学的観点からは,多くの主流のReDoSエンジンがReDoSの防御機能を備えており,多くの脅威モデルが陳腐化していることを観察した。 ReDoS研究におけるオープンな課題は、新興防衛の評価と、防衛エンジンへの移行におけるエンジニアの支援である。これらの方向を支援するために、wrk-redosツールを提示する。このツールは、Webサービス上でのReDoSの制御された測定をサポートし、エンジニアがアプリケーションに異なるregexエンジンを置換できる概念実証Dockerイメージを含んでいる。

関連論文リスト

Harmful Fine-tuning Attacks and Defenses for Large Language Models: A Survey [7.945893812374361]
本研究の目的は,攻撃設定に関する共通懸念を解消し,研究課題を正式に確立することである。具体的には、まず、問題の脅威モデルを示し、有害な微調整攻撃とそのバリエーションを紹介する。最後に,この分野の発展に寄与する可能性のある今後の研究の方向性について概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-26T17:55:22Z)
Towards more Practical Threat Models in Artificial Intelligence Security [66.67624011455423]
最近の研究で、人工知能のセキュリティの研究と実践のギャップが特定されている。我々は、AIセキュリティ研究で最も研究されている6つの攻撃の脅威モデルを再検討し、実際にAIの使用と一致させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T16:09:44Z)
ESRO: Experience Assisted Service Reliability against Outages [2.647000585570866]
私たちは、障害の根本原因と修復を推奨するESROと呼ばれる診断サービスを構築しています。当社のモデルは,大企業のいくつかのクラウドサービス障害に対して,2年間にわたって評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-13T18:04:52Z)
A LLM Assisted Exploitation of AI-Guardian [57.572998144258705]
IEEE S&P 2023で発表された敵に対する最近の防衛であるAI-Guardianの堅牢性を評価する。我々は、このモデルを攻撃するためのコードを書かず、代わりに、GPT-4に命令とガイダンスに従って全ての攻撃アルゴリズムを実装するよう促します。このプロセスは驚くほど効果的で効率的であり、言語モデルでは、この論文の著者が実行したよりも高速に曖昧な命令からコードを生成することもあった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-20T17:33:25Z)
IsoEx: an explainable unsupervised approach to process event logs cyber investigation [0.0]
本稿では,異常および潜在的に問題のあるコマンド行を検出するための新しい手法であるIsoExを提案する。異常を検出するために、IsoExは高度に敏感かつ軽量な教師なしの異常検出技術を利用する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-07T14:22:41Z)
Wild Patterns Reloaded: A Survey of Machine Learning Security against Training Data Poisoning [32.976199681542845]
我々は、機械学習における中毒攻撃と防御の包括的体系化を提供する。私たちはまず、現在の脅威モデルと攻撃を分類し、それに従って既存の防衛を組織化します。我々は、我々の体系化は、他のデータモダリティに対する最先端の攻撃や防御も含んでいると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-04T11:00:26Z)
Threat of Adversarial Attacks on Deep Learning in Computer Vision: Survey II [86.51135909513047]
ディープラーニングは、予測を操作できる敵攻撃に対して脆弱である。本稿では,ディープラーニングに対する敵対的攻撃におけるコンピュータビジョンコミュニティの貢献を概観する。この領域では、非専門家に技術的な用語の定義を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-01T08:54:47Z)
Inspect, Understand, Overcome: A Survey of Practical Methods for AI Safety [54.478842696269304]
安全クリティカルなアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)を使用することは、多数のモデル固有の欠点のために困難です。近年,これらの安全対策を目的とした最先端技術動物園が出現している。本稿は、機械学習の専門家と安全エンジニアの両方に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-29T09:54:54Z)
Improving DGA-Based Malicious Domain Classifiers for Malware Defense with Adversarial Machine Learning [0.9023847175654603]
ドメイン生成アルゴリズム(DGA)は、サイバー攻撃中にコマンドアンドコントロール(C&C)サーバー通信を確立するために、敵によって使用されます。既知のc&cドメインのブラックリストは、しばしば防御機構の1つとして使用される。敵対的機械学習を用いたマルウェア関連ドメインファミリーの生成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-02T22:04:22Z)
Backdoor Learning: A Survey [75.59571756777342]
バックドア攻撃はディープニューラルネットワーク(DNN)に隠れたバックドアを埋め込むバックドア学習は、急速に成長する研究分野である。本稿では,この領域を包括的に調査する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-17T04:09:20Z)
Adversarial Attacks and Defenses on Graphs: A Review, A Tool and Empirical Studies [73.39668293190019]
敵攻撃は入力に対する小さな摂動によって容易に騙される。グラフニューラルネットワーク(GNN)がこの脆弱性を継承することを実証している。本調査では,既存の攻撃と防御を分類し,対応する最先端の手法を概観する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-02T04:32:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。