論文の概要: MultiFuzz: A Dense Retrieval-based Multi-Agent System for Network Protocol Fuzzing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14300v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 22:42:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.285788
• Title: MultiFuzz: A Dense Retrieval-based Multi-Agent System for Network Protocol Fuzzing
• Title（参考訳）: MultiFuzz:Dense Retrieval-based Multi-Agent System for Network Protocol Fuzzing
• Authors: Youssef Maklad, Fares Wael, Ali Hamdi, Wael Elsersy, Khaled Shaban,
• Abstract要約: MultiFuzz(マルチファズ)は、プロトコルファズリングのための、新しい高密度検索ベースのマルチエージェントシステムである。 セマンティック・アウェア・コンテキスト検索、特殊エージェント、構造化ツール支援推論を統合している。 ブランチカバレッジを大幅に改善し、より深いプロトコル状態と最先端のファジィの移行を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional protocol fuzzing techniques, such as those employed by AFL-based systems, often lack effectiveness due to a limited semantic understanding of complex protocol grammars and rigid seed mutation strategies. Recent works, such as ChatAFL, have integrated Large Language Models (LLMs) to guide protocol fuzzing and address these limitations, pushing protocol fuzzers to wider exploration of the protocol state space. But ChatAFL still faces issues like unreliable output, LLM hallucinations, and assumptions of LLM knowledge about protocol specifications. This paper introduces MultiFuzz, a novel dense retrieval-based multi-agent system designed to overcome these limitations by integrating semantic-aware context retrieval, specialized agents, and structured tool-assisted reasoning. MultiFuzz utilizes agentic chunks of protocol documentation (RFC Documents) to build embeddings in a vector database for a retrieval-augmented generation (RAG) pipeline, enabling agents to generate more reliable and structured outputs, enhancing the fuzzer in mutating protocol messages with enhanced state coverage and adherence to syntactic constraints. The framework decomposes the fuzzing process into modular groups of agents that collaborate through chain-of-thought reasoning to dynamically adapt fuzzing strategies based on the retrieved contextual knowledge. Experimental evaluations on the Real-Time Streaming Protocol (RTSP) demonstrate that MultiFuzz significantly improves branch coverage and explores deeper protocol states and transitions over state-of-the-art (SOTA) fuzzers such as NSFuzz, AFLNet, and ChatAFL. By combining dense retrieval, agentic coordination, and language model reasoning, MultiFuzz establishes a new paradigm in autonomous protocol fuzzing, offering a scalable and extensible foundation for future research in intelligent agentic-based fuzzing systems.
• Abstract（参考訳）: AFLベースのシステムで使用されるような従来のプロトコルファジリング技術は、複雑なプロトコル文法や厳密なシード突然変異戦略のセマンティックな理解が限られているため、有効性に欠けることが多い。 ChatAFLのような最近の研究は、プロトコルファジィングをガイドし、これらの制限に対処するためにLarge Language Models (LLM)を統合しており、プロトコルファジィザをプロトコル状態空間のより広い探索にプッシュしている。 しかしChatAFLは、信頼できない出力、LLM幻覚、プロトコル仕様に関するLLM知識の仮定といった問題に直面しています。 本稿では,これらの制約を克服するために,セマンティック・アウェア・コンテキスト検索,特殊エージェント,構造化ツール支援推論を統合することで,新たなマルチエージェントシステムであるMultiFuzzを紹介する。 MultiFuzzは、RFCドキュメンテーション(RFCドキュメンテーション)を使用して、検索拡張生成(RAG)パイプライン用のベクターデータベースに埋め込みを構築することで、エージェントがより信頼性が高く構造化された出力を生成することができる。 このフレームワークはファジィングプロセスを、検索した文脈知識に基づいてファジィング戦略を動的に適応させるチェーン・オブ・シント推論を通じて協調するエージェントのモジュール群に分解する。 RTSP(Real-Time Streaming Protocol)の実験的評価では、MultiFuzzはブランチカバレッジを大幅に改善し、NSFuzz、AFLNet、ChatAFLといった最先端のSOTAファジィよりも深いプロトコル状態と遷移を探索している。 密集した検索、エージェントコーディネート、言語モデル推論を組み合わせることで、MultiFuzzは自律的なプロトコルファジリングの新しいパラダイムを確立し、インテリジェントなエージェントベースのファジリングシステムにおける将来の研究のためのスケーラブルで拡張可能な基盤を提供する。

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