論文の概要: FuzzEval: Assessing Fuzzers on Generating Context-Sensitive Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12331v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 21:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 15:26:10.176714
• Title: FuzzEval: Assessing Fuzzers on Generating Context-Sensitive Inputs
• Title（参考訳）: FuzzEval: コンテキスト知覚入力生成におけるファジィアの評価
• Authors: S Mahmudul Hasan, Polina Kozyreva, Endadul Hoque,
• Abstract要約: 本稿では,暗号規格をテストするための文脈依存型入力を生成するファジィザの能力を包括的に評価する。 本研究は, 生成した入力の妥当性と多様性の観点から, ファジィ間の性能差を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cryptographic protocols form the backbone of modern security systems, yet vulnerabilities persist within their implementations. Traditional testing techniques, including fuzzing, have struggled to effectively identify vulnerabilities in cryptographic libraries due to their reliance on context-sensitive inputs. This paper presents a comprehensive evaluation of eleven state-of-the-art fuzzers' ability to generate context-sensitive inputs for testing a cryptographic standard, PKCS#1-v1.5, across thirteen implementations. Our study reveals nuanced performance differences among the fuzzers in terms of the validity and diversity of the produced inputs. This investigation underscores the limitations of existing fuzzers in handling context-sensitive inputs. These findings are expected to drive further research and development in this area.
• Abstract（参考訳）: 暗号プロトコルは現代のセキュリティシステムのバックボーンを形成するが、脆弱性は実装内で持続する。 ファジィングを含む従来のテスト技術は、文脈に敏感な入力に依存するため、暗号化ライブラリの脆弱性を効果的に識別するのに苦労してきた。 本稿では,13実装を対象に,暗号標準であるPKCS#1-v1.5をテストするためのコンテキスト依存入力を生成する11種類の最先端ファジィザの総合評価を行う。 本研究は, 生成した入力の妥当性と多様性の観点から, ファジィ間の性能差を明らかにした。 この調査は、文脈に敏感な入力を扱う際の既存のファジィザの限界を浮き彫りにしている。 これらの発見は、この地域のさらなる研究と開発を促進することが期待されている。

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