論文の概要: LibAFL-DiFuzz: Advanced Architecture Enabling Directed Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19143v1
• Date: Thu, 26 Dec 2024 09:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:14.020527
• Title: LibAFL-DiFuzz: Advanced Architecture Enabling Directed Fuzzing
• Title（参考訳）: LibAFL-DiFuzz: 高度なアーキテクチャによる直接ファズリング
• Authors: Darya Parygina, Timofey Mezhuev, Daniil Kuts,
• Abstract要約: 我々は、他の技術と簡単に組み合わせられるコンポーネントで直接ファジィングを行うための柔軟なツールを構築した。 我々は,AFLGoやBEACONと比較してファジィザを評価し,いくつかのベンチマークで露出に間に合うスピードアップを明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Directed fuzzing performs best for targeted program testing via estimating the impact of each input in reaching predefined program points. But due to insufficient analysis of the program structure and lack of flexibility and configurability it can lose efficiency. In this paper, we enhance directed fuzzing with context weights for graph nodes and resolve indirect edges during call graph construction. We construct flexible tool for directed fuzzing with components able to be easily combined with other techniques. We implement proposed method in three separate modules: DiFuzzLLVM library for graph construction and indirect calls resolving, DiFuzz static analysis tool for processing program graphs and computing proximity metrics, and LibAFL-DiFuzz directed fuzzer based on LibAFL fuzzing library. We create additional LibAFL modules for enabling custom power scheduling and static instrumentation. We evaluate indirect calls resolving and get increase in directed fuzzing efficiency for reaching deeper target points. We evaluate context weights contribution and get benefits in TTE and scheduling iterations number. We evaluate our fuzzer in comparison with AFLGo and BEACON, and reveal speedup in time to exposure on several benchmarks. Furthermore, our tool implements some important usability features that are not available in mentioned tools: target points detection, multiple target points support, etc.
• Abstract（参考訳）: Directed Fuzzingは、事前に定義されたプログラムポイントに到達する際の各入力の影響を推定することで、ターゲットプログラムテストに最適である。 しかし、プログラム構造の分析が不十分で、柔軟性や構成性が欠如しているため、効率が損なわれる可能性がある。 本稿では,グラフノードのコンテキスト重みによる直接ファジリングを強化し,コールグラフ構築時の間接エッジを解消する。 我々は、他の技術と簡単に組み合わせられるコンポーネントで直接ファジィングを行うための柔軟なツールを構築した。 提案手法を3つのモジュールで実装した。グラフ構築のためのDiFuzzLLVMライブラリと間接呼び出し解決のためのDiFuzz静的解析ツール,およびLibAFLファジリングライブラリに基づくLibAFL-DiFuzz指向ファジラである。 我々は、カスタムパワースケジューリングと静的インスツルメンテーションを可能にするLibAFLモジュールを新たに作成する。 より深い目標点に到達するために,間接呼び出しの解消とファジィング効率の向上について検討した。 我々は、コンテキスト重みの寄与を評価し、TTEとスケジューリングの繰り返し数で利益を得る。 我々は,AFLGoやBEACONと比較してファジィザを評価し,いくつかのベンチマークで露出に間に合うスピードアップを明らかにした。 さらに,対象点の検出や複数の目標点のサポートなど,前述のツールでは利用できない重要なユーザビリティ機能も実装している。

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