論文の概要: EmbedFuzz: High Speed Fuzzing Through Transplantation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12746v1
- Date: Tue, 17 Dec 2024 10:09:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 13:56:41.831687
- Title: EmbedFuzz: High Speed Fuzzing Through Transplantation
- Title(参考訳): EmbedFuzz: 移植による高速ファズリング
- Authors: Florian Hofhammer, Qinying Wang, Atri Bhattacharyya, Majid Salehi, Bruno Crispo, Manuel Egele, Mathias Payer, Marcel Busch,
- Abstract要約: 本稿では、ローエンドマイクロコントローラユニット(MCU)上の組み込みファームウェアのための効率的なファジリングフレームワークであるEmbedFuzzを紹介する。
我々の新しいファームウェア移植技術は、バイナリMCUファームウェアを、ネイティブパフォーマンスで互換性のあるハイエンドデバイス上で実行されるファームウェアの機能的に等価かつファジリング強化バージョンに変換する。
最先端のMCUファジイザに対する評価では、EmbedFuzzは8倍のファジィスループットを示し、ネイティブ実行によるエネルギーの4分の1を消費する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.875588930207943
- License:
- Abstract: Dynamic analysis and especially fuzzing are challenging tasks for embedded firmware running on modern low-end Microcontroller Units (MCUs) due to performance overheads from instruction emulation, the difficulty of emulating the vast space of available peripherals, and low availability of open-source embedded firmware. Consequently, efficient security testing of MCU firmware has proved to be a resource- and engineering-heavy endeavor. EmbedFuzz introduces an efficient end-to-end fuzzing framework for MCU firmware. Our novel firmware transplantation technique converts binary MCU firmware to a functionally equivalent and fuzzing-enhanced version of the firmware which executes on a compatible high-end device at native performance. Besides the performance gains, our system enables advanced introspection capabilities based on tooling for typical Linux user space processes, thus simplifying analysis of crashes and bug triaging. In our evaluation against state-of-the-art MCU fuzzers, EmbedFuzz exhibits up to eight-fold fuzzing throughput while consuming at most a fourth of the energy thanks to its native execution.
- Abstract(参考訳): 動的解析やファジングは、命令エミュレーションによる性能上のオーバーヘッド、利用可能な周辺機器の広大な空間をエミュレートすることの難しさ、オープンソース組み込みファームウェアの低可用性などにより、最新のローエンドマイクロコントローラユニット(MCU)上で動作する組み込みファームウェアにとって困難なタスクである。
その結果、MCUファームウェアの効率的なセキュリティテストは、リソースとエンジニアリングに重きを置く取り組みであることが判明した。
EmbedFuzzは、MCUファームウェアのための効率的なエンドツーエンドファジィフレームワークである。
我々の新しいファームウェア移植技術は、バイナリMCUファームウェアを、ネイティブパフォーマンスで互換性のあるハイエンドデバイス上で実行されるファームウェアの機能的に等価かつファジリング強化バージョンに変換する。
性能向上に加えて,本システムでは,一般的なLinuxユーザ空間プロセスのツールに基づいた高度なイントロスペクション機能を実現し,クラッシュ解析やバグトリアージの簡易化を実現している。
最先端のMCUファジイザに対する評価では、EmbedFuzzは8倍のファジィスループットを示し、ネイティブ実行によるエネルギーの4分の1を消費する。
関連論文リスト
- FuzzWiz -- Fuzzing Framework for Efficient Hardware Coverage [2.1626093085892144]
FuzzWizという自動ハードウェアファジリングフレームワークを作成しました。
RTL設計モジュールのパース、C/C++モデルへの変換、アサーション、リンク、ファジングによるジェネリックテストベンチの作成を含む。
ベンチマークの結果,従来のシミュレーション回帰手法の10倍の速度でカバー範囲の約90%を達成できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T10:06:08Z) - Efficient and accurate neural field reconstruction using resistive memory [52.68088466453264]
デジタルコンピュータにおける従来の信号再構成手法は、ソフトウェアとハードウェアの両方の課題に直面している。
本稿では,スパース入力からの信号再構成のためのソフトウェア・ハードウェア協調最適化を用いた体系的アプローチを提案する。
この研究は、AI駆動の信号復元技術を進歩させ、将来の効率的で堅牢な医療AIと3Dビジョンアプリケーションへの道を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T09:33:09Z) - ES-FUZZ: Improving the Coverage of Firmware Fuzzing with Stateful and Adaptable MMIO Models [16.012578574279484]
本稿では,ファームウェアファズテストのカバレッジを高めるためのES-Fuzzを提案する。
ES-Fuzzは、与えられたファザーと並行して動作し、ファザーのカバレッジが停滞するたびに新しい実行を開始する。
各実行中の最高カバレッジテストケースを活用して、その時のファッザのカバレッジを高めるために、新しいステートフルなMMIOモデルを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-10T18:19:40Z) - Random resistive memory-based deep extreme point learning machine for
unified visual processing [67.51600474104171]
ハードウェア・ソフトウェア共同設計型, ランダム抵抗型メモリベース深部極点学習マシン(DEPLM)を提案する。
我々の共同設計システムは,従来のシステムと比較して,エネルギー効率の大幅な向上とトレーニングコストの削減を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T09:46:16Z) - AIM: Automatic Interrupt Modeling for Dynamic Firmware Analysis [14.623460803437057]
AIMは汎用的でスケーラブルで、ハードウェアに依存しない動的ファームウェア分析フレームワークである。
AIMは、ファームウェアにおける割り込み依存コードを、新しい、ファームウェア誘導のジャスト・イン・タイム・イン・タイム・イン・タイム・インターファイリング技術によってカバーする。
私たちのフレームワークは、最先端のアプローチよりも11.2倍の割り込み依存のコードをカバーしています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T18:06:22Z) - Abusing Processor Exception for General Binary Instrumentation on Bare-metal Embedded Devices [11.520387655426521]
PIFER (Practical Instrumenting Framework for Embedded fiRmware) は、組み込みベアメタルファームウェアに対して、汎用的できめ細かな静的バイナリーインスツルメンテーションを可能にする。
本稿では,修正後のファームウェアの正しい実行を保証するための命令翻訳方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T05:32:20Z) - MABFuzz: Multi-Armed Bandit Algorithms for Fuzzing Processors [19.60227174252432]
我々は,マルチアーム・バンディット(MAB)アルゴリズムをファズプロセッサに応用した,動的かつ適応的な意思決定フレームワークMABFuzzを開発した。
MABFuzzは既存のハードウェアファズーに非依存であり、従って既存のハードウェアファズーに適用できる。
3つのMABアルゴリズムを最先端のハードウェアファザに統合し,RISC-Vベースのプロセッサ上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-24T16:32:43Z) - MCUFormer: Deploying Vision Transformers on Microcontrollers with
Limited Memory [76.02294791513552]
我々はMCUFormerと呼ばれるハードウェア・アルゴリズムの協調最適化手法を提案し、メモリが極端に制限されたマイクロコントローラにビジョントランスフォーマーを配置する。
MCUFormerは320KBのメモリを持つ画像分類のためのImageNet上で73.62%のTop-1精度を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T18:00:26Z) - CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for
Multi-Modality Image Fusion [138.40422469153145]
本稿では,CDDFuse(Relationed-Driven Feature Decomposition Fusion)ネットワークを提案する。
近赤外可視画像融合や医用画像融合など,複数の融合タスクにおいてCDDFuseが有望な結果をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-26T02:40:28Z) - MAPLE-X: Latency Prediction with Explicit Microprocessor Prior Knowledge [87.41163540910854]
ディープニューラルネットワーク(DNN)レイテンシのキャラクタリゼーションは、時間を要するプロセスである。
ハードウェアデバイスの事前知識とDNNアーキテクチャのレイテンシを具体化し,MAPLEを拡張したMAPLE-Xを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T11:08:20Z) - Adversarial EXEmples: A Survey and Experimental Evaluation of Practical
Attacks on Machine Learning for Windows Malware Detection [67.53296659361598]
EXEmplesは、比較的少ない入力バイトを摂動することで、機械学習に基づく検出をバイパスすることができる。
我々は、機械学習モデルに対する過去の攻撃を包含し、一般化するだけでなく、3つの新たな攻撃を含む統一フレームワークを開発する。
これらの攻撃はFull DOS、Extended、Shiftと呼ばれ、DOSヘッダをそれぞれ操作し、拡張し、第1セクションの内容を変更することで、敵のペイロードを注入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-17T07:16:57Z)
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。