論文の概要: LeakGuard: Detecting Memory Leaks Accurately and Scalably
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04422v1
- Date: Sun, 06 Apr 2025 09:11:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 01:49:30.679998
- Title: LeakGuard: Detecting Memory Leaks Accurately and Scalably
- Title(参考訳): LeakGuard: メモリリークの正確な検出とスケーラビリティ
- Authors: Hongliang Liang, Luming Yin, Guohao Wu, Yuxiang Li, Qiuping Yi, Lei Wang,
- Abstract要約: LeakGuardは、正確性とスケーラビリティの十分なバランスを提供するメモリリーク検出ツールである。
正確性のために、LeakGuardはライブラリと開発者が定義したメモリ割り当てとトランザクションロケーション関数の挙動を分析する。
スケーラビリティのために、LeakGuardは関数の要約と制約の少ないシンボル実行技術を用いて、興味のある各関数を独立に調べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.256598917442277
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Memory leaks are prevalent in various real-world software projects, thereby leading to serious attacks like denial-of-service. Though prior methods for detecting memory leaks made significant advance, they often suffer from low accuracy and weak scalability for testing large and complex programs. In this paper we present LeakGuard, a memory leak detection tool which provides satisfactory balance of accuracy and scalability. For accuracy, LeakGuard analyzes the behaviors of library and developer-defined memory allocation and deallocation functions in a path-sensitive manner and generates function summaries for them in a bottom-up approach. Additionally, we develop a pointer escape analysis technique to model the transfer of pointer ownership. For scalability, LeakGuard examines each function of interest independently by using its function summary and under-constrained symbolic execution technique, which effectively mitigates path explosion problem. Our extensive evaluation on 18 real-world software projects and standard benchmark datasets demonstrates that LeakGuard achieves significant advancements in multiple aspects: it exhibits superior MAD function identification capability compared to Goshawk, outperforms five state-of-the-art methods in defect detection accuracy, and successfully identifies 129 previously undetected memory leak bugs, all of which have been independently verified and confirmed by the respective development teams.
- Abstract(参考訳): メモリリークは、様々な現実世界のソフトウェアプロジェクトで発生し、サービス拒否のような深刻な攻撃に繋がる。
以前のメモリリーク検出手法は大きな進歩を遂げたが、大規模で複雑なプログラムをテストする場合、低い精度と弱いスケーラビリティに悩まされることが多かった。
本稿では,メモリリーク検出ツールであるLeakGuardについて述べる。
正確性のために、LeakGuardはライブラリと開発者が定義したメモリ割り当てとトランザクションロケーション関数の挙動をパスセンシティブな方法で分析し、ボトムアップアプローチでそれらの関数の要約を生成する。
さらに,ポインタオーナシップの伝達をモデル化するポインタエスケープ解析手法を開発した。
スケーラビリティのために、LeakGuardは関数の要約と制約の少ないシンボル実行技術を用いて興味のある各関数を独立に調べ、パスの爆発問題を効果的に緩和する。
LeakGuardはGoshawkよりも優れたMAD関数識別能力を示し、欠陥検出精度で5つの最先端メソッドを上回り、これまで検出されていなかった129のメモリリークバグを正常に識別し、それぞれが独立して検証され、各開発チームによって確認されている。
関連論文リスト
- UncTrack: Reliable Visual Object Tracking with Uncertainty-Aware Prototype Memory Network [75.9933952886197]
UncTrackは、標的位置の不確実性を予測する新しい不確実性対応トランスフォーマーである。
本手法は実験における他の最先端手法よりも優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-17T07:33:16Z) - Benchmarking LLMs and LLM-based Agents in Practical Vulnerability Detection for Code Repositories [8.583591493627276]
JitVulは、各関数をその脆弱性導入とコミットの修正にリンクする脆弱性検出ベンチマークである。
思考・行動・観察と相互言語的文脈を活用するReAct Agentsは,良性のあるコードと区別する上で,LLMよりも優れた性能を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T15:22:24Z) - Smart Contract Vulnerability Detection based on Static Analysis and Multi-Objective Search [3.297959314391795]
本稿では,静的解析と多目的最適化アルゴリズムを用いて,スマートコントラクトの脆弱性を検出する手法を提案する。
永続性、スタックオーバーフローの呼び出し、整数オーバーフロー、タイムスタンプの依存関係の4つのタイプの脆弱性に焦点を当てています。
我々は,6,693のスマートコントラクトを含むEtherscanから収集したオープンソースデータセットを用いて,このアプローチを検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T23:28:17Z) - RTracker: Recoverable Tracking via PN Tree Structured Memory [71.05904715104411]
本稿では,木構造メモリを用いてトラッカーと検出器を動的に関連付け,自己回復を可能にするRTrackerを提案する。
具体的には,正負と負のターゲットサンプルを時系列に保存し,維持する正負のツリー構造メモリを提案する。
我々の中核となる考え方は、正と負の目標カテゴリーの支持サンプルを用いて、目標損失の信頼性評価のための相対的距離に基づく基準を確立することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T08:54:40Z) - FoC: Figure out the Cryptographic Functions in Stripped Binaries with LLMs [54.27040631527217]
削除されたバイナリの暗号関数を抽出するFoCと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
まず、自然言語における暗号関数のセマンティクスを要約するために、バイナリ大言語モデル(FoC-BinLLM)を構築した。
次に、FoC-BinLLM上にバイナリコード類似モデル(FoC-Sim)を構築し、変更に敏感な表現を作成し、データベース内の未知の暗号関数の類似実装を検索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T09:45:33Z) - SliceLocator: Locating Vulnerable Statements with Graph-based Detectors [33.395068754566935]
SliceLocatorは、すべての潜在的な脆弱性トリガリングステートメントから、最も重み付けされたフローパスを選択することで、最も関連性の高いテントフローを特定する。
SliceLocatorは、最先端の4つのGNNベースの脆弱性検知器で一貫して動作することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-05T10:15:04Z) - Yuga: Automatically Detecting Lifetime Annotation Bugs in the Rust Language [15.164423552903571]
Rustプロジェクトでは、セキュリティ上の脆弱性が報告されている。
これらの脆弱性は、部分的には関数シグネチャの誤った終身アノテーションから生じます。
既存のツールはこれらのバグを検出するのに失敗する。
我々は,新たな静的解析ツールであるYugaを考案し,潜在的なライフタイムアノテーションのバグを検出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T17:05:03Z) - Accurate Open-set Recognition for Memory Workload [17.700081071282398]
作業負荷列の特徴を正確に把握するオープンセット認識手法であるAcornを提案する。
実験の結果、Acornは最先端の精度を達成し、未知のクラス検出精度を最大37%高めることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-17T07:37:40Z) - ObjectSeeker: Certifiably Robust Object Detection against Patch Hiding
Attacks via Patch-agnostic Masking [95.6347501381882]
物体探知機は物理的世界のパッチ隠蔽攻撃に弱いことが判明した。
我々は,堅牢なオブジェクト検出器を構築するためのフレームワークとしてObjectSeekerを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-03T19:34:25Z) - Learning Dynamic Compact Memory Embedding for Deformable Visual Object
Tracking [82.34356879078955]
本稿では,セグメント化に基づく変形可能な視覚追跡手法の識別を強化するために,コンパクトなメモリ埋め込みを提案する。
DAVIS 2017ベンチマークでは,D3SやSiamMaskなどのセグメンテーションベースのトラッカーよりも優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-23T03:07:12Z) - Instance-aware, Context-focused, and Memory-efficient Weakly Supervised
Object Detection [184.563345153682]
我々は、弱教師付き学習のためのインスタンス認識とコンテキスト重視の統合フレームワークを開発する。
メモリ効率の高いシーケンシャルバッチバックプロパゲーションを考案しながら、インスタンス対応の自己学習アルゴリズムと学習可能なコンクリートドロップブロックを採用している。
提案手法はCOCO(12.1% AP$、24.8% AP_50$)、VOC 2007(54.9% AP$)、VOC 2012(52.1% AP$)の最先端結果である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T17:57:09Z)
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。