論文の概要: BandFuzz: An ML-powered Collaborative Fuzzing Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10845v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 22:37:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:02.908667
• Title: BandFuzz: An ML-powered Collaborative Fuzzing Framework
• Title（参考訳）: BandFuzz: MLによるコラボレーションファジィフレームワーク
• Authors: Wenxuan Shi, Hongwei Li, Jiahao Yu, Xinqian Sun, Wenbo Guo, Xinyu Xing,
• Abstract要約: 協調ファジィングは複数の個別ファジィザを組み合わせて、異なるプログラムに適した組み合わせを動的に選択する。 様々なプログラムで連続的かつ堅牢なパフォーマンスを提供する。 しかし、既存のファジィファジィフレームワークの有効性は、大きな課題によって制限されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.247404965632285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Collaborative fuzzing has recently emerged as a technique that combines multiple individual fuzzers and dynamically chooses the appropriate combinations suited for different programs. Unlike individual fuzzers, which rely on specific assumptions to maintain their effectiveness, collaborative fuzzing relaxes the assumptions on target programs, providing constant and robust performance across various programs. Ideally, collaborative fuzzing should be a more promising direction toward generic fuzzing solutions, as it mitigates the need for manual cherry-picking of individual fuzzers. However, the effectiveness of existing collaborative fuzzing frameworks is limited by major challenges, such as the need for additional computational resources compared to individual fuzzers and the inefficient allocation of resources among the various fuzzers.
• Abstract（参考訳）: 協調ファジィングは、最近、複数の個別ファジィアを組み合わせて、異なるプログラムに適した組み合わせを動的に選択する技術として登場した。 効果を維持するために特定の仮定に依存する個々のファジィザとは異なり、コラボレーティブファジィザはターゲットプログラム上の仮定を緩和し、様々なプログラムに対して一定かつ堅牢なパフォーマンスを提供する。 理想的には、共同ファジングは、個々のファジングの手動チェリーピッキングの必要性を軽減するため、一般的なファジングソリューションへのより有望な方向である。 しかし、既存の協調ファジィングフレームワークの有効性は、個々のファジィアと比較して計算資源の追加の必要性や、様々なファジィア間でのリソースの非効率配分など、大きな課題によって制限されている。

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