論文の概要: Stateful Embedded Fuzzing with Peripheral-Accurate SystemC Virtual Prototypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19824v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 12:43:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.567158
- Title: Stateful Embedded Fuzzing with Peripheral-Accurate SystemC Virtual Prototypes
- Title(参考訳): 周辺精度のSystemC仮想プロトタイプを用いたステートフル組込みファジィ
- Authors: Chiara Ghinami, Igor Pontes Tresolavy, Luis Seibt, Nils Bosbach, Rainer Leupers,
- Abstract要約: 本稿では,AFL++とステートフルなSystemC-TLM仮想プロトタイプを統合し,組込みソフトウェアの現実的なファジィ化を実現する新しいフレームワークを提案する。
ファジィザ生成の入力は周辺モデルに直接注入され、周辺機器は割り込みやFIFO更新などの自然な副作用を引き起こすことができる。
組み込みワークロードの結果から,私たちのアプローチでは,コードカバレッジと実行パフォーマンスを最先端のツールとして維持しながら,偽陽性を排除しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5359378066251386
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing complexity of embedded software has made comprehensive manual testing impractical, motivating the use of automated techniques such as fuzzing. Coverage-guided fuzzers like AFL++ have shown strong results for conventional software but remain challenging to apply effectively in embedded contexts, where peripheral behaviors play critical roles. Existing approaches either use fast user-mode simulators, sacrificing peripheral realism, or rely on full-system simulators with manual instrumentation, limiting applicability to large-scale software. In this work, we present a novel framework that integrates AFL++ with a stateful SystemC-TLM virtual prototype to enable realistic fuzzing of embedded software. Fuzzer-generated inputs are injected directly into peripheral models, allowing peripherals to trigger natural side effects such as interrupts and FIFO updates. By integrating fuzzing with full-system simulation, our framework advances the effectiveness of pre-silicon testing for embedded systems. Results on embedded workloads show that our approach eliminates false positives while maintaining comparable code coverage and execution performance as state-of-the-art tools.
- Abstract(参考訳): 組込みソフトウェアの複雑さが増すにつれ、包括的な手動テストは非現実的になり、ファジィングのような自動化技術の使用が動機となった。
AFL++のようなカバレッジ誘導型ファジィは、従来のソフトウェアでは強力な結果を示しているが、周辺動作が重要な役割を果たす組込み環境では、効果的に適用することは困難である。
既存のアプローチでは、高速なユーザーモードシミュレータを使用するか、周辺リアリズムを犠牲にするか、あるいは手動インスツルメンテーションを備えたフルシステムシミュレータに頼っている。
本研究では,AFL++をステートフルなSystemC-TLM仮想プロトタイプと統合し,組込みソフトウェアの現実的なファジィ化を実現する新しいフレームワークを提案する。
ファジィザ生成の入力は周辺モデルに直接注入され、周辺機器は割り込みやFIFO更新などの自然な副作用を引き起こすことができる。
ファジィングとフルシステムシミュレーションを統合することにより,組込みシステムに対するプレシリコンテストの有効性が向上する。
組み込みワークロードの結果から,私たちのアプローチでは,コードカバレッジと実行パフォーマンスを最先端のツールとして維持しながら,偽陽性を排除しています。
関連論文リスト
- DiffusionHarmonizer: Bridging Neural Reconstruction and Photorealistic Simulation with Online Diffusion Enhancer [62.18680935878919]
レンダリングを時間的に一貫した出力に変換するオンライン生成拡張フレームワークであるDiffusionHarmonizerを紹介した。
コアとなるのは、単一のGPU上でオンラインシミュレータで実行可能な、一段階の時間的条件付きエンハンサーである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T15:35:30Z) - Toward Automated Virtual Electronic Control Unit (ECU) Twins for Shift-Left Automotive Software Testing [0.0]
自動車ソフトウェアは、ハードウェアの可用性をますます上回り、遅延統合と高価なハードウェア・イン・ザ・ループ(HiL)ボトルネックを強制する。
InnoRegioChallengeは、仮想テストと統合環境が物理的なハードウェアが存在する前に実際のソフトウェアバイナリを実行するのに十分早く電子制御ユニット(ECU)の動作を再現できるかどうかを調査した。
本稿では,エージェント型フィードバック駆動型ワークフローを用いて,システムC/TLM2.0で命令精度の高いプロセッサモデルを生成するプロトタイプを報告する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-20T11:03:46Z) - ARTIS: Agentic Risk-Aware Test-Time Scaling via Iterative Simulation [72.78362530982109]
ARTIS(Agenic Risk-Aware Test-Time Scaling via Iterative Simulation)は、コミットメントから探索を分離するフレームワークである。
LLMをベースとした簡易シミュレータは, 希少かつ高インパクトな障害モードの捕捉に苦慮していることを示す。
本稿では,障害発生行動の忠実度を強調するリスク認識ツールシミュレータを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T06:33:22Z) - Full-stack Physics-level model of cascaded entanglement links [1.9014141313309265]
本稿では,ZALMソースを現実的条件下で,孤立的に,あるいは完全なネットワークテストベッドの一部として,モデムをモデレートするツールを多数提示する。
我々のモデリング形式はガウスと非ガウスのハイブリッド表現の上に構築され、性能と精度の間に柔軟なトレードオフをもたらす。
このソフトウェアスタックを使用して、ZALMソース上に構築された多数の完全なネットワークプロトコルを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-20T18:00:08Z) - Leveraging SystemC-TLM-based Virtual Prototypes for Embedded Software Fuzzing [1.4764499873402919]
SystemCベースの仮想プロトタイプは、ハードウェアが利用可能になる前にソフトウェアをテストするツールとして広く採用されている。
本稿では,American-Fuzzy-Lop-based fuzzerとSystemC-based simulatorを統合可能なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-01T10:03:11Z) - Hybrid Neural-MPM for Interactive Fluid Simulations in Real-Time [57.30651532625017]
本稿では,数値シミュレーション,神経物理,生成制御を統合した新しいハイブリッド手法を提案する。
本システムでは, 多様な2D/3Dシナリオ, 材料タイプ, 障害物相互作用における堅牢な性能を示す。
受け入れ次第、モデルとデータの両方をリリースすることを約束します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-25T01:27:18Z) - Automatic AI Model Selection for Wireless Systems: Online Learning via Digital Twinning [50.332027356848094]
AIベースのアプリケーションは、スケジューリングや電力制御などの機能を実行するために、インテリジェントコントローラにデプロイされる。
コンテキストとAIモデルのパラメータのマッピングは、ゼロショット方式で理想的に行われる。
本稿では,AMSマッピングのオンライン最適化のための一般的な手法を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-22T11:17:50Z) - Automating SBOM Generation with Zero-Shot Semantic Similarity [2.169562514302842]
Software-Bill-of-Materials (SBOM)は、ソフトウェアアプリケーションのコンポーネントと依存関係を詳述した総合的なインベントリである。
本稿では,破壊的なサプライチェーン攻撃を防止するため,SBOMを自動生成する手法を提案する。
テスト結果は説得力があり、ゼロショット分類タスクにおけるモデルの性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T18:14:13Z) - Controlled time series generation for automotive software-in-the-loop
testing using GANs [0.5352699766206808]
オートマチックメカトロニクスシステムのテストは、部分的にはソフトウェア・イン・ザ・ループ・アプローチを使用し、システム・アンダー・テストのインプットを体系的にカバーすることが大きな課題である。
ひとつのアプローチは、テストプロセスの制御とフィードバックを容易にする入力シーケンスを作成することだが、現実的なシナリオにシステムを公開できない。
もうひとつは、現実を説明できるフィールド操作から記録されたシーケンスを再生するが、広く使われるには十分なキャパシティの十分なラベル付きデータセットを収集する必要があるため、コストがかかる。
この研究は、GAN(Generative Adrial Networks)のよく知られた教師なし学習フレームワークを適用して、記録された車内データのラベルなしデータセットを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-16T16:19:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。