論文の概要: μRL: Discovering Transient Execution Vulnerabilities Using Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14307v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 06:42:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:38.548401
• Title: μRL: Discovering Transient Execution Vulnerabilities Using Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: μRL:強化学習を用いた過渡的実行脆弱性の発見
• Authors: M. Caner Tol, Kemal Derya, Berk Sunar,
• Abstract要約: 本稿では,SpectreやMeltdownといったマイクロアーキテクチャの脆弱性を発見する上での課題に対して,強化学習を用いることを提案する。 我々のRLエージェントはプロセッサと対話し、リアルタイムフィードバックから学び、命令シーケンスを優先順位付けすることで脆弱性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.938372714332782
• License:
• Abstract: We propose using reinforcement learning to address the challenges of discovering microarchitectural vulnerabilities, such as Spectre and Meltdown, which exploit subtle interactions in modern processors. Traditional methods like random fuzzing fail to efficiently explore the vast instruction space and often miss vulnerabilities that manifest under specific conditions. To overcome this, we introduce an intelligent, feedback-driven approach using RL. Our RL agents interact with the processor, learning from real-time feedback to prioritize instruction sequences more likely to reveal vulnerabilities, significantly improving the efficiency of the discovery process. We also demonstrate that RL systems adapt effectively to various microarchitectures, providing a scalable solution across processor generations. By automating the exploration process, we reduce the need for human intervention, enabling continuous learning that uncovers hidden vulnerabilities. Additionally, our approach detects subtle signals, such as timing anomalies or unusual cache behavior, that may indicate microarchitectural weaknesses. This proposal advances hardware security testing by introducing a more efficient, adaptive, and systematic framework for protecting modern processors. When unleashed on Intel Skylake-X and Raptor Lake microarchitectures, our RL agent was indeed able to generate instruction sequences that cause significant observable byte leakages through transient execution without generating any $\mu$code assists, faults or interrupts. The newly identified leaky sequences stem from a variety of Intel instructions, e.g. including SERIALIZE, VERR/VERW, CLMUL, MMX-x87 transitions, LSL+RDSCP and LAR. These initial results give credence to the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現代のプロセッサにおける微妙な相互作用を利用するSpectreやMeltdownといったマイクロアーキテクチャ脆弱性の発見に,強化学習を用いて取り組むことを提案する。 ランダムファジィングのような従来の手法は、広大な命令空間を効率的に探索することができず、しばしば特定の条件下で現れる脆弱性を見逃す。 そこで我々は,RLを用いたインテリジェントなフィードバック駆動型アプローチを提案する。 我々のRLエージェントはプロセッサと対話し、リアルタイムフィードバックから学習し、脆弱性を明らかにする可能性が高い命令シーケンスを優先順位付けし、発見プロセスの効率を大幅に改善する。 また、RLシステムは様々なマイクロアーキテクチャに効果的に適応し、プロセッサ世代にわたってスケーラブルなソリューションを提供することを示した。 探索プロセスを自動化することで、人間の介入の必要性を減らし、隠れた脆弱性を明らかにする継続的学習を可能にします。 さらに,マイクロアーキテクチャの弱点を示すようなタイミング異常や異常なキャッシュ動作などの微妙な信号も検出する。 この提案は、最新のプロセッサを保護するためのより効率的で適応的で体系的なフレームワークを導入することで、ハードウェアセキュリティテストを進める。 Intel Skylake-XとRaptor Lakeのマイクロアーキテクチャを解き放つと、我々のRLエージェントは命令シーケンスを生成できた。 新たに発見されたリークシーケンスは、SERIALIZE、VERR/VERW、CLMUL、MMX-x87トランジション、LSL+RDSCP、LARなど、さまざまなIntel命令に由来する。 これらの最初の結果は、提案されたアプローチに信頼を与える。

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