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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10845v2
• Date: Mon, 21 Jul 2025 18:26:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 13:10:14.706786
• 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結合し、異なるプログラムに対する適切な組み合わせを動的に選択する。 BANDFUZZはMLを利用した協調ファジィリングフレームワークで,計算資源を余分に必要とせずに,個々のファジィザの性能を向上する。 BANDFUZZは、最先端の協調ファジィフレームワークであるautofzと、広く使われている個別ファジィよりも優れていることを示す。
• 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 combines multiple individual fuzzers and dynamically chooses appropriate combinations for different programs. Unlike individual fuzzers that rely on specific assumptions, collaborative fuzzing relaxes assumptions on target programs, providing robust performance across various programs. However, existing collaborative fuzzing frameworks face challenges including additional computational resource requirements and inefficient resource allocation among fuzzers. To tackle these challenges, we present BANDFUZZ, an ML-powered collaborative fuzzing framework that outperforms individual fuzzers without requiring additional computational resources. The key contribution of BANDFUZZ lies in its novel resource allocation algorithm driven by our proposed multi-armed bandits model. Different from greedy methods in existing frameworks, BANDFUZZ models the long-term impact of individual fuzzers, enabling discovery of globally optimal collaborative strategies. We propose a novel fuzzer evaluation method that assesses not only code coverage but also the fuzzer's capability of solving difficult branches. Finally, we integrate a real-time seed synchronization mechanism and implementation-wise optimizations to improve fuzzing efficiency and stability. Through extensive experiments on Fuzzbench and Fuzzer Test Suite, we show that BANDFUZZ outperforms state-of-the-art collaborative fuzzing framework autofz and widely used individual fuzzers. We verify BANDFUZZ's key designs through comprehensive ablation study. Notably, we demonstrate BANDFUZZ's effectiveness in real-world bug detection by analyzing results of a worldwide fuzzing competition, where BANDFUZZ won first place.
• Abstract（参考訳）: 協調ファジィングは複数の個別ファジィザを結合し、異なるプログラムに対する適切な組み合わせを動的に選択する。 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の仮定を緩和し、様々なプログラム間で堅牢なパフォーマンスを提供する。 しかし、既存の協調ファジィングフレームワークは、追加の計算リソース要求やファジィー間の非効率なリソース割り当てを含む課題に直面している。 これらの課題に対処するため,機械学習を利用したファジィファジィフレームワークであるBANDFUZZを提案する。 BANDFUZZの主な貢献は、提案した多武装バンディットモデルによって駆動される新しい資源配分アルゴリズムである。 既存のフレームワークと異なり、BANDFUZZは個々のファジィの長期的な影響をモデル化し、グローバルに最適な協調戦略の発見を可能にする。 本稿では,コードカバレッジだけでなく,難解な分岐を解くファジィザの能力も評価できるファジィザ評価手法を提案する。 最後に、ファジング効率と安定性を向上させるために、実時間シード同期機構と実装ワイド最適化を統合した。 Fuzzbench と Fuzzer Test Suite に関する広範な実験を通じて,BANDFUZZ は,最先端の協調ファジィフレームワーク Autofz と広く使用されている個々のファジィザよりも優れていることを示す。 包括的アブレーション研究により,BANDFUZZのキーデザインを検証する。 特に,BANDFUZZが実世界のバグ検出に有効であることを示すために,BANDFUZZが優勝した世界ファジィ競争の結果を分析した。

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