論文の概要: SyzParam: Introducing Runtime Parameters into Kernel Driver Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10002v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 07:37:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:56:55.965192
• Title: SyzParam: Introducing Runtime Parameters into Kernel Driver Fuzzing
• Title（参考訳）: SyzParam: カーネルドライバファズリングに実行時パラメータを導入する
• Authors: Yue Sun, Yan Kang, Chenggang Wu, Kangjie Lu, Jiming Wang, Xingwei Li, Yuhao Hu, Jikai Ren, Yuanming Lai, Mengyao Xie, Zhe Wang,
• Abstract要約: 本稿では,ファジングプロセスに実行時パラメータを組み込んだ新しいファジングフレームワークであるSyzParamを紹介する。 SyzParamはデバイス間の関係を収集し、実行時パラメータとドライバの関連を識別する。 評価の結果,SyzParamはドライバコードカバレッジやバグ検出機能において,既存のファジィ処理よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.60595248832941
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel fuzzing framework, SyzParam which incorporates runtime parameters into the fuzzing process. Achieving this objective requires addressing several key challenges, including valid value extraction, inter-device relation construction, and fuzz engine integration. By inspecting the data structures and functions associated with the LKDM, our tool can extract runtime parameters across various drivers through static analysis. Additionally, SyzParam collects inter-device relations and identifies associations between runtime parameters and drivers. Furthermore, SyzParam proposes a novel mutation strategy, which leverages these relations and prioritizes parameter modification during related driver execution. Our evaluation demonstrates that SyzParam outperforms existing fuzzing works in driver code coverage and bug-detection capabilities. To date, we have identified 30 unique bugs in the latest kernel upstreams, with 20 confirmed and 14 patched into the mainline kernel, including 9 CVEs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ファジングプロセスに実行時パラメータを組み込んだ新しいファジングフレームワークであるSyzParamを紹介する。 この目的を達成するには、有効な値抽出、デバイス間関係構築、ファズエンジンの統合など、いくつかの重要な課題に取り組む必要がある。 LKDMに関連するデータ構造と関数を検査することにより、静的解析により様々なドライバのランタイムパラメータを抽出できる。 さらに、SyzParamはデバイス間の関係を収集し、実行時パラメータとドライバの関連を識別する。 さらに、SyzParamは、これらの関係を活用し、関連するドライバの実行中にパラメータ修正を優先順位付けする新しい突然変異戦略を提案する。 評価の結果,SyzParamはドライバコードカバレッジやバグ検出機能において,既存のファジィ処理よりも優れていることがわかった。 現在までに、最新のカーネルアップストリームで30のユニークなバグを特定しており、20が確認され、14がメインラインカーネルにパッチされ、9つのCVEが含まれている。

関連論文リスト

• CKGFuzzer: LLM-Based Fuzz Driver Generation Enhanced By Code Knowledge Graph [29.490817477791357]
  本稿では,コード知識グラフによって駆動され,インテリジェントエージェントシステムによって駆動されるファズテスト手法を提案する。 コードナレッジグラフは、そのグラフの各ノードがコードエンティティを表す、プログラム間解析によって構築される。 CKGFuzzerは最先端技術と比較してコードカバレッジが平均8.73%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T12:41:16Z)
• Adapter-X: A Novel General Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Vision [52.80792724919329]
  本稿では,2次元画像と3次元点雲の微調整を改善するためのAdapter-Xという新しいフレームワークを提案する。 2D画像と3Dポイントの雲のモードで完全な微調整をし、パラメータが大幅に少ない、すなわち2Dと3Dの分類タスクにおいて、オリジナルのトレーニング可能なパラメータのわずか0.20%と1.88%で、初めて性能を上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T08:26:44Z)
• ETHER: Efficient Finetuning of Large-Scale Models with Hyperplane Reflections [59.839926875976225]
  本稿では,HypErplane Reflectionsによる高効率微調整を行うETHER変換ファミリを提案する。 特に,既存のPEFT法と極めて少ないパラメータで一致または性能を向上するEtheRと緩和ETHER+を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T17:26:02Z)
• A Unified Gaussian Process for Branching and Nested Hyperparameter Optimization [19.351804144005744]
  ディープラーニングでは、条件に依存したパラメータのチューニングが一般的に行われている。 新しいGPモデルでは、新しいカーネル関数を通じて入力変数間の依存構造が説明される。 ニューラルネットワークの一連の合成シミュレーションおよび実データ応用において、高い予測精度とより良い最適化効率が観察される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T21:11:32Z)
• Parameter-efficient Tuning of Large-scale Multimodal Foundation Model [68.24510810095802]
  我々はこれらの課題を克服するために、クロスモーダル転送(Aurora)のための優雅なプロンプトフレームワークを提案する。 既存のアーキテクチャの冗長性を考慮すると、まずモード近似を用いて0.1Mのトレーニング可能なパラメータを生成し、マルチモーダルプロンプトチューニングを実装する。 6つのクロスモーダルベンチマークの徹底的な評価は、最先端のベンチマークを上回るだけでなく、完全な微調整アプローチよりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-15T06:40:56Z)
• Sensitivity-Aware Visual Parameter-Efficient Fine-Tuning [91.5113227694443]
  私たちは新しいビジュアルを提案します。 Sensuous-Aware Fine-Tuning (SPT) スキーム。 SPTはタスク固有の重要な位置にトレーニング可能なパラメータを割り当てる。 ダウンストリーム認識タスクの幅広い実験により,SPTは既存のPEFT法と相補的であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T12:34:24Z)
• Fast Hyperparameter Tuning for Ising Machines [0.8057006406834467]
  ファストコンバージェンス(FastConvergence)は、木構造型Parzen Estimator(TPE)の収束加速度法である 実験では、よく知られたトラベルセールスマン問題(TSP)と擬似アサインメント問題(QAP)が入力として使用される。 結果は、FastConvergenceはトライアルの半数未満で、TPEと同じような結果が得られることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T01:53:31Z)
• Empowering parameter-efficient transfer learning by recognizing the kernel structure in self-attention [53.72897232951918]
  本稿では,カーネル構造を自己アテンションに利用して,可変パラメータの割り当てを誘導するアダプタを提案する。 提案するアダプタは,既存のベースラインの性能向上や性能向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T20:52:54Z)
• On the Parameter Combinations That Matter and on Those That do Not [0.0]
  モデルパラメータの非識別性を特徴付けるためのデータ駆動型手法を提案する。 Diffusion Mapsとその拡張を利用することで、動的出力の振る舞いを特徴づけるために必要なパラメータの最小の組み合わせを発見する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-13T13:46:23Z)
• RelationTrack: Relation-aware Multiple Object Tracking with Decoupled Representation [3.356734463419838]
  既存のオンラインマルチオブジェクトトラッキング(MOT)アルゴリズムは、しばしば2つのサブタスク、検出および再識別(ReID)で構成されています。 推論速度を高め、複雑さを減らすために、現在のメソッドは一般的にこれらの二重サブタスクを統一されたフレームワークに統合します。 学習した表現を検出特異的およびReID固有の埋め込みに分離するGlobal Context Disentangling(GCD)というモジュールを考案した。 この制約を解決するために,トランスコーダの強力な推論能力と変形可能な注意を組み合わせることで,誘導トランス(gte)と呼ばれるモジュールを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-10T13:00:40Z)
• Auto-Tuned Sim-to-Real Transfer [143.44593793640814]
  シミュレーションで訓練されたポリシーは、しばしば現実世界に移されるときに失敗する。 ドメインのランダム化のようなこの問題に取り組む現在のアプローチには、事前の知識とエンジニアリングが必要である。 実世界に合わせてシミュレータシステムパラメータを自動的にチューニングする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T17:59:55Z)

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。