論文の概要: CuFuzz: Hardening CUDA Programs through Transformation and Fuzzing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01048v1
- Date: Sat, 03 Jan 2026 03:02:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.96954
- Title: CuFuzz: Hardening CUDA Programs through Transformation and Fuzzing
- Title（参考訳）: CuFuzz: 変換とファズリングによるCUDAプログラムの強化
- Abstract要約: CuFuzzは、最先端のCPUファジィツールを拡張する新しいコンパイラとランタイムの共同設計ソリューションである。
CuFuzzはGPUプログラムをコンパイラIRレベルの変換を使用してCPUプログラムに変換する。
CuFuzzは、広く使用されているベンチマークで122のセキュリティ脆弱性を発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.40365281970697
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: GPUs have gained significant popularity over the past decade, extending beyond their original role in graphics rendering. This evolution has brought GPU security and reliability to the forefront of concerns. Prior research has shown that CUDA's lack of memory safety can lead to serious vulnerabilities. While fuzzing is effective for finding such bugs on CPUs, equivalent tools for GPUs are lacking due to architectural differences and lack of built-in error detection. In this paper, we propose CuFuzz, a novel compiler-runtime co-design solution to extend state-of-the-art CPU fuzzing tools to GPU programs. CuFuzz transforms GPU programs into CPU programs using compiler IR-level transformations to enable effective fuzz testing. To the best of our knowledge, CuFuzz is the first mechanism to bring fuzzing support to CUDA, addressing a critical gap in GPU security research. By leveraging CPU memory error detectors such as Address Sanitizer, CuFuzz aims to uncover memory safety bugs and related correctness vulnerabilities in CUDA code, enhancing the security and reliability of GPU-accelerated applications. To ensure high fuzzing throughput, we introduce two compiler-runtime co-optimizations tailored for GPU code: Partial Representative Execution (PREX) and Access-Index Preserving Pruning (AXIPrune), achieving average throughput improvements of 32x with PREX and an additional 33% gain with AXIPrune on top of PREX-optimized code. Together, these optimizations can yield up to a 224.31x speedup. In our fuzzing campaigns, CuFuzz uncovered 122 security vulnerabilities in widely used benchmarks.
- Abstract（参考訳）: GPUは、グラフィックレンダリングにおける本来の役割を超えて、過去10年間で大きな人気を集めている。
この進化により、GPUのセキュリティと信頼性が最前線に立った。
以前の研究によると、CUDAのメモリ安全性の欠如は深刻な脆弱性を引き起こす可能性がある。
ファジングはCPU上のこのようなバグを見つけるのに有効だが、アーキテクチャ上の違いと組み込みエラー検出の欠如により、GPUの同等のツールが不足している。
本稿では,最新のCPUファジィツールをGPUプログラムに拡張する,コンパイラ・ランタイムの共同設計ソリューションCuFuzzを提案する。
CuFuzzは、GPUプログラムをコンパイラIRレベルの変換を使用してCPUプログラムに変換することで、効果的なファズテストを実現する。
われわれの知る限りでは、CuFuzzはCUDAにファジィサポートをもたらす最初のメカニズムであり、GPUセキュリティ研究における重要なギャップに対処している。
アドレスサニタイザなどのCPUメモリエラー検出装置を活用することで、CUDAコードのメモリ安全性のバグと関連する正当性脆弱性を解明し、GPUアクセラレーションされたアプリケーションのセキュリティと信頼性を高めることを目指している。
ファジィスループットを確保するために、GPUコードに適した2つのコンパイラ・ランタイム・コ最適化を導入する: 部分代表実行(PREX)とアクセスインデックス保存プルーニング(AXIPrune)。
これらの最適化により、最大224.31倍のスピードアップが得られる。
ファジィキャンペーンでCuFuzzは、広く使われているベンチマークで122のセキュリティ脆弱性を発見した。
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