論文の概要: Vulnerability Detection in AArch64 Machine Code Using a Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02125v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 12:15:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.525036
- Title: Vulnerability Detection in AArch64 Machine Code Using a Digital Twin
- Title(参考訳): ディジタルツインを用いたAArch64マシンコードの脆弱性検出
- Abstract要約: 本稿では、ソースコードにアクセスすることなくAArch64マシンコードにおける脆弱性検出のための説明可能なディジタルツインを提案する。
デジタルツインは、プログラムの具体的な実行を再現し、レジスタ、プロセッサフラグ、メモリ、ライブ割り当てブロックの状態を保存する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.119045051735633
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper proposes an explainable digital twin for vulnerability detection in AArch64 machine code without access to source code. The digital twin reproduces the concrete execution of a program and preserves the state of registers, processor flags, memory, and live allocated blocks. Each instruction is transformed into a trace event containing the instruction name, operand values, and the post-instruction state. Vulnerabilities are represented as symbolic rules in Kleene algebra with tests: each rule specifies an event sequence and predicates over the machine state. This approach enables the detection of not only isolated unsafe instructions but also multi-step execution patterns. The rules are compiled into finite automata that scan the trace without using an SMT solver. The experimental evaluation covers three CWE classes: integer overflow (CWE-190), null pointer dereference (CWE-476), and heap buffer overflow (CWE-122). The system detected all three predefined vulnerabilities and produced no report on the safe trace. Each detection result includes the triggered rule, the trace position, and the concrete state values, thereby providing a reproducible explanation.
- Abstract(参考訳): 本稿では、ソースコードにアクセスすることなくAArch64マシンコードにおける脆弱性検出のための説明可能なディジタルツインを提案する。
デジタルツインは、プログラムの具体的な実行を再現し、レジスタ、プロセッサフラグ、メモリ、ライブ割り当てブロックの状態を保存する。
各命令は、命令名、オペランド値、およびポストインストラクション状態を含むトレースイベントに変換される。
脆弱性はクリーネ代数の記号規則として表され、各規則は事象列を規定し、機械状態に述語する。
このアプローチにより、分離された安全でない命令だけでなく、複数ステップの実行パターンも検出できる。
ルールは、SMTソルバを使わずにトレースをスキャンする有限オートマトンにコンパイルされる。
実験的評価では、整数オーバーフロー(CWE-190)、ヌルポインタ参照(CWE-476)、ヒープバッファオーバーフロー(CWE-122)の3つのクラスを対象としている。
このシステムは、事前に定義された3つの脆弱性を全て検出し、安全な痕跡を報告しなかった。
各検出結果は、トリガルール、トレース位置、具体的な状態値を含み、再現可能な説明を提供する。
関連論文リスト
- Beyond the Payload: How User Invocation Shapes Coding Agent Vulnerability to Repository Poisoning [39.57248170050304]
コーディングエージェントは、サードパーティリポジトリからのプロジェクトのブートストラップなど、ソフトウェアエンジニアリングタスクにますます使用されている。
これらのユーザ側の選択をPrompt-Level設定(PLC)と呼び、CIPR(Coding In Poisoned Repos)を導入します。
CIPRは、20のリポジトリに1,920のインスタンス、4つのタスクタイプ、3つのソーシャルメディアベースのプロンプトスタイル、3つのスキル/ルール条件、そしてアタック成功率(ASR)とエージェントアラートレート(AR)を含む。
脆弱性は非常にコンテキスト依存的であり、タスクタイプはASRの4.5倍の違いをテストで生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-31T12:26:01Z) - Static Detection of Post-Quantum Cryptographic Algorithms in Stripped Binaries for Digital Forensic Examination and Migration Assurance [0.0]
本稿では,数理論変換定数テーブルからアルゴリズムを同定する静的解析手法であるケストレルについて述べる。
これは ML-KEM と ML-DSA の標準化された格子スキームに適用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-25T20:17:08Z) - TraceCoder: Explainable and Auditable Code Generation with Position-Key Snippet Versioning [0.0]
本稿では,3つの相補的なメカニズムによる欠点に対処するコード生成概念を提案する。
リレーショナルスニペット履歴スキーマレコード、修理イベント毎、ベンチマークリファレンス、ラウンド番号、障害テキスト、説明。
ブラウザベースの視覚化ツールは、この履歴をヒートマップされたホバリング注釈付きソースコードとして表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-28T22:03:52Z) - MOLOT System Card: Malicious Operational Logic Observation Transformer [39.21925553022995]
MOLOT (Malicious Operational Logic Observation Transformer) は、パッケージメタデータ、メンテナ履歴、動的実行トレースが利用できない、または信頼性の低いSAST設定用に設計された静的な悪意のあるコード検出システムである。
このシステムは、ソースコードを静的なコールグラフから派生した動作シーケンスとして表現し、不審な振る舞いをランク付けし、ソースコードの位置にマップする説明段階を含む。
このアプローチは、PyPIとnpmのPythonおよびJavaScriptパッケージで、オープンソースの検出ツールと比較して評価され、実行時、メモリ使用、実際のモデレーションワークフローで観察された偽陽性率などの製品制約の下で検証される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-05T19:10:31Z) - From Attack Simulation to SIEM Rule: Deterministic Detection-as-Code Synthesis with Probe-Level Traceability [51.56484100374058]
セキュリティチームは、自身のシステムに対する攻撃をシミュレートして、監視が真の侵入者を捕まえるかどうかをチェックする。
人間はそのギャップを手でブリッジし、それぞれの発見を読み、対応するシグマルールを書きます。
ロックされたコーパスからプローブが引き出されると,この変換が部分的に自動化されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-03T14:26:25Z) - Divergent Multi-Version Execution (DME): Canonical Instruction-Trace Fault Detection via Structural Address-Space Decorrelation [0.0]
本研究は,多変量実行のためのセマンティック一貫性検証器であるDME(Diversergent Multi-Version Execution)を提案する。
エラーは、オプコード、レジスタ識別子、ロード/ストアされた値、結果などを含む標準的な命令トレースを比較しながら、レイアウトに依存したアドレスを破棄することで検出される。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-12T13:12:18Z) - VibeTensor: System Software for Deep Learning, Fully Generated by AI Agents [42.56489784841984]
実装の変更が生成され、エージェントが提案する差分として適用される。
アーキテクチャを説明し、システムの生成と検証に使用するワークフローを要約し、アーティファクトを評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-21T19:29:00Z) - Can LLMs Compress (and Decompress)? Evaluating Code Understanding and Execution via Invertibility [36.41073880422337]
RoundTripCodeEval(RTCE)は、4つの異なるコード実行推論タスクからなる包括的なベンチマークである。
ゼロショットプロンプト、実行トレースの教師付き微調整、自己回帰機構を用いて、最先端のコード-LLMを体系的に評価する。
RTCEは、既存のI/O予測、実行推論、ラウンドトリップの自然言語ベンチマークによって捉えられていない、これまで測定されていなかったいくつかの新しい洞察を表面化している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-19T21:09:48Z) - $\texttt{Droid}$: A Resource Suite for AI-Generated Code Detection [75.6327970381944]
$textbf$textttDroidCollection$$は、機械生成コード検出器のトレーニングと評価のためのオープンデータスイートである。
これには100万以上のコードサンプル、7つのプログラミング言語、43のコーディングモデルからの出力、3つの実世界のコーディングドメインが含まれている。
また、$textttDroidCollection$$でマルチタスクでトレーニングされたエンコーダのみの検出器も開発しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-11T12:19:06Z) - CANTXSec: A Deterministic Intrusion Detection and Prevention System for CAN Bus Monitoring ECU Activations [53.036288487863786]
物理ECUアクティベーションに基づく最初の決定論的侵入検知・防止システムであるCANTXSecを提案する。
CANバスの古典的な攻撃を検知・防止し、文献では調査されていない高度な攻撃を検知する。
物理テストベッド上での解法の有効性を実証し,攻撃の両クラスにおいて100%検出精度を達成し,100%のFIAを防止した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T13:37:07Z) - CRAFT: Characterizing and Root-Causing Fault Injection Threats at Pre-Silicon [3.6158033114580674]
フォールトインジェクション攻撃は組み込みシステムに重大なセキュリティ脅威をもたらす。
物理的欠陥がシステムレベルの行動にどのように伝播するかの早期発見と理解は、サイバーインフラ構造を保護するために不可欠である。
この研究は、プレシリコン分析とポストシリコンバリデーションを組み合わせたフレームワークであるCRAFTを導入し、障害インジェクションの脆弱性を体系的に発見し分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-05T20:17:46Z) - B-Side: Binary-Level Static System Call Identification [1.6050948947693462]
B-Sideはシステムコールのスーパーセットを識別できる静的バイナリ解析ツールで、x86-64の静的/動的実行実行が実行時に呼び出すことができる。
B-Sideは、プログラム/ライブラリソースへのアクセスを前提とせず、シンボリックな実行を活用することで、適切な精度を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T17:26:52Z) - A unit-based symbolic execution method for detecting memory corruption vulnerabilities in executable codes [0.019488837457688733]
本稿では,実行可能コードにおけるシンボル実行効率の向上と,メモリ破損の脆弱性の4つのクラスを検出する方法を提案する。
プログラム全体ではなく,テストユニット上でのみシンボリック実行を行い,パスの爆発確率を下げる。
この方法は、Angrフレームワークのプラグインとして実装され、ベンチマークプログラムのグループを用いて評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-09T13:16:38Z)
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。