Fugu-MT 論文翻訳(概要): LLM-Assisted Model-Based Fuzzing of Protocol Implementations

論文の概要: LLM-Assisted Model-Based Fuzzing of Protocol Implementations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.01750v1
Date: Sun, 03 Aug 2025 13:16:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-12 19:13:40.248824
Title: LLM-Assisted Model-Based Fuzzing of Protocol Implementations
Title（参考訳）: LLMによるプロトコル実装のモデルベースファジリング
Authors: Changze Huang, Di Wang, Zhi Quan Zhou,
Abstract要約: プロトコル動作の障害は脆弱性やシステム障害につながる可能性がある。プロトコルテストに対する一般的なアプローチは、プロトコルの状態遷移と期待される振る舞いをキャプチャするマルコフモデルを構築することである。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,ネットワークプロトコルの実装をテストするためのシーケンスを自動的に生成する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.512044399020514
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Testing network protocol implementations is critical for ensuring the reliability, security, and interoperability of distributed systems. Faults in protocol behavior can lead to vulnerabilities and system failures, especially in real-time and mission-critical applications. A common approach to protocol testing involves constructing Markovian models that capture the state transitions and expected behaviors of the protocol. However, building such models typically requires significant domain expertise and manual effort, making the process time-consuming and difficult to scale across diverse protocols and implementations. We propose a novel method that leverages large language models (LLMs) to automatically generate sequences for testing network protocol implementations. Our approach begins by defining the full set of possible protocol states, from which the LLM selects a subset to model the target implementation. Using this state-based model, we prompt the LLM to generate code that produces sequences of states. This program serves as a protocol-specific sequences generator. The sequences generator then generates test inputs to call the protocol implementation under various conditions. We evaluated our approach on three widely used network protocol implementations and successfully identified 12 previously unknown vulnerabilities. We have reported them to the respective developers for confirmation. This demonstrates the practical effectiveness of our LLM-assisted fuzzing framework in uncovering real-world security issues.
Abstract（参考訳）: ネットワークプロトコルの実装をテストすることは、分散システムの信頼性、セキュリティ、相互運用性を保証するために重要である。プロトコル動作の障害は、特にリアルタイムおよびミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、脆弱性やシステム障害につながる可能性がある。プロトコルテストに対する一般的なアプローチは、プロトコルの状態遷移と期待される振る舞いをキャプチャするマルコフモデルを構築することである。しかし、そのようなモデルを構築するには、一般的にかなりのドメインの専門知識と手作業が必要です。本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用して,ネットワークプロトコルの実装をテストするためのシーケンスを自動的に生成する手法を提案する。我々のアプローチは、LLMがターゲットの実装をモデル化するためにサブセットを選択する可能性のあるプロトコル状態の完全なセットを定義することから始まります。この状態ベースモデルを用いて、LLMに状態列を生成するコードを生成するよう促す。このプログラムはプロトコル固有のシーケンスジェネレータとして機能する。シーケンスジェネレータは、様々な条件下でプロトコル実装を呼び出すテスト入力を生成する。我々は,広く使用されている3つのネットワークプロトコル実装に対するアプローチを評価し,これまで不明であった12の脆弱性の特定に成功した。確認のために各開発者に報告しました。このことは,現実のセキュリティ問題を明らかにする上で,LLM支援ファジィングフレームワークの実用的有効性を示すものである。

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