論文の概要: There are More Fish in the Sea: Automated Vulnerability Repair via Binary Templates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18088v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 06:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:27:52.687432
• Title: There are More Fish in the Sea: Automated Vulnerability Repair via Binary Templates
• Title（参考訳）: 海にはもっと多くの魚がいる:バイナリテンプレートによる自動脆弱性修復
• Authors: Bo Lin, Shangwen Wang, Liqian Chen, Xiaoguang Mao,
• Abstract要約: 本稿では,Javaバイナリに対するテンプレートベースの自動脆弱性修復手法を提案する。 Vul4Jデータセットの実験では、TemVURが11の脆弱性の修正に成功した。 TemVURの一般化性を評価するため、MaryVuls4Jデータセットをキュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.907610470063863
• License:
• Abstract: As software vulnerabilities increase in both volume and complexity, vendors often struggle to repair them promptly. Automated vulnerability repair has emerged as a promising solution to reduce the burden of manual debugging and fixing activities. However, existing techniques exclusively focus on repairing the vulnerabilities at the source code level, which has various limitations. For example, they are not applicable to those (e.g., users or security analysts) who do not have access to the source code. Consequently, this restricts the practical application of these techniques, especially in cases where vendors are unable to provide timely patches. In this paper, we aim to address the above limitations by performing vulnerability repair at binary code level, and accordingly propose a template-based automated vulnerability repair approach for Java binaries. Built on top of the literature, we collect fix templates from both existing template-based automated program repair approaches and vulnerability-specific analyses, which are then implemented for the Java binaries. Our systematic application of these templates effectively mitigates vulnerabilities: experiments on the Vul4J dataset demonstrate that TemVUR successfully repairs 11 vulnerabilities, marking a notable 57.1% improvement over current repair techniques. Moreover, TemVUR securely fixes 66.7% more vulnerabilities compared to leading techniques (15 vs. 9), underscoring its effectiveness in mitigating the risks posed by these vulnerabilities. To assess the generalizability of TemVUR, we curate the ManyVuls4J dataset, which goes beyond Vul4J to encompass a wider diversity of vulnerabilities. With 30% more vulnerabilities than its predecessor (increasing from 79 to 103). The evaluation on ManyVuls4J reaffirms TemVUR's effectiveness and generalizability across a diverse set of real-world vulnerabilities.
• Abstract（参考訳）: ソフトウェア脆弱性がボリュームと複雑さの両方で増加すると、ベンダーはしばしばそれを迅速に修復するのに苦労する。 手作業によるデバッグや修正作業の負担を軽減する手段として,自動脆弱性修正が有望なソリューションとして登場した。 しかし、既存のテクニックは、様々な制限があるソースコードレベルでの脆弱性の修復にのみ焦点をあてている。 例えば、ソースコードにアクセスできない人(ユーザやセキュリティアナリストなど)には適用できない。 これにより、特にベンダーがタイムリーなパッチを提供できない場合に、これらのテクニックの実践的適用を制限することができる。 本稿では,バイナリコードレベルで脆弱性修復を行うことにより,上記の制限に対処することを目的として,Javaバイナリに対するテンプレートベースの自動脆弱性修復アプローチを提案する。 文献に基づいて構築され、既存のテンプレートベースの自動プログラム修復アプローチと脆弱性固有の分析の両方から修正テンプレートを収集し、Javaバイナリに実装します。 Vul4Jデータセットの実験では、TemVURが11の脆弱性の修復に成功したことが示されており、現在の修復テクニックよりも57.1%改善されている。 さらに、TemVURは主要な技術(15対9)と比較して66.7%の脆弱性を確実に修正し、これらの脆弱性によって引き起こされるリスクを軽減する効果を強調した。 TemVURの一般化性を評価するため、より広範な脆弱性を含むためにVul4Jを超えるMaryVuls4Jデータセットをキュレートする。 脆弱性は前者よりも30%多い(79から103)。 ManyVuls4Jの評価では、TemVURの有効性と現実世界のさまざまな脆弱性に対する一般化性が再確認されている。

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