論文の概要: Ensemble Fuzzing with Dynamic Resource Scheduling and Multidimensional Seed Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22442v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 07:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.066998
• Title: Ensemble Fuzzing with Dynamic Resource Scheduling and Multidimensional Seed Evaluation
• Title（参考訳）: 動的資源スケジューリングと多次元シード評価を用いたアンサンブルファジング
• Authors: Yukai Zhao, Shaohua Wang, Jue Wang, Xing Hu, Xin Xia,
• Abstract要約: 本稿では,アンサンブルファジングキャンペーン中に資源を動的にスケジュールする新しいアンサンブルファジングフレームワークであるLegionを提案する。 以上の結果から,Legionは既存のベースファザやアンサンブルファザよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.355364692689342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fuzzing is widely used for detecting bugs and vulnerabilities, with various techniques proposed to enhance its effectiveness. To combine the advantages of multiple technologies, researchers proposed ensemble fuzzing, which integrates multiple base fuzzers. Despite promising results, state-of-the-art ensemble fuzzing techniques face limitations in resource scheduling and performance evaluation, leading to unnecessary resource waste. In this paper, we propose Legion, a novel ensemble fuzzing framework that dynamically schedules resources during the ensemble fuzzing campaign. We designed a novel resource scheduling algorithm based on the upper confidence bound algorithm to reduce the resource consumption of ineffective base fuzzers. Additionally, we introduce a multidimensional seed evaluation strategy, which considers multiple metrics to achieve more comprehensive fine-grained performance evaluation. We implemented Legion as a prototype tool and evaluated its effectiveness on Google's fuzzer-test-suite as well as real-world open-source projects. Results show that Legion outperforms existing state-of-the-art base fuzzers and ensemble fuzzing techniques, detecting 20 vulnerabilities in real-world open-source projects-five previously unknown and three classified as CVEs.
• Abstract（参考訳）: ファジィングはバグや脆弱性の検出に広く使われており、その有効性を高めるために様々な技術が提案されている。 複数の技術の利点を組み合わせるために、研究者は複数のベースファザを統合するアンサンブルファザリングを提案した。 有望な結果にもかかわらず、最先端のアンサンブルファジリング技術は資源スケジューリングと性能評価の限界に直面し、不要な資源浪費につながる。 本稿では,アンサンブルファジングキャンペーン中に資源を動的にスケジュールする新しいアンサンブルファジングフレームワークであるLegionを提案する。 そこで我々は,非効率なベースファジィの資源消費を低減するため,アッパー信頼境界アルゴリズムに基づく新しい資源スケジューリングアルゴリズムを設計した。 さらに,より網羅的な粒度評価を実現するために,複数の指標を考慮した多次元シード評価戦略を導入する。 プロトタイプツールとしてLegionを実装し、Googleのfuzzer-test-suiteと実際のオープンソースプロジェクトでの有効性を評価しました。 その結果、Legionは既存の最先端のベースファザーやアンサンブルファザーよりも優れており、実世界のオープンソースプロジェクトで20の脆弱性が検出され、CVEに分類された3つの脆弱性が検出された。

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