論文の概要: InterceptFuzz: Interception-based Stateful Fuzzing of Single-Process Targets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03709v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 22:03:19 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-11-04 17:42:00.703491
- Title: InterceptFuzz: Interception-based Stateful Fuzzing of Single-Process Targets
- Title(参考訳): InterceptFuzz: シングルプロセスターゲットのインターセプションベースステートフルファズ
- Abstract要約: ステートフルプロトコルの実装は一般的に、ネットワーククライアントとして機能し、ソケットを介してターゲットとメッセージを交換するツールによってファジィされる。
本稿では,修正されていないステートレスファジングエンジン上に,単一プロセスターゲットのステートフルファジングを可能にするNexusであるInterceptFuzzを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.556167062902223
- License:
- Abstract: Stateful protocol implementations are commonly fuzzed by tools that act as a network client and exchange messages with the target over sockets. Some wireless and IoT protocol stacks instead provide a single-process simulation platform, in which all nodes run in one binary and exchange packets in memory. Such simulations are deterministic and fast, which suits fuzzing, but offer no socket to which existing stateful fuzzers can attach. Meanwhile, fuzzing infrastructure such as Google's OSS-Fuzz supports only stateless engines. This paper presents InterceptFuzz, a middleware that enables stateful fuzzing of single-process targets on top of an unmodified stateless fuzzing engine. InterceptFuzz requires only a hook where the target passes packets between nodes. Through this hook, it records benign traffic and injects fuzzed packets. It organizes the observed packet sequences in a Prefix Tree. Each seed carries a State ID that selects a node of this tree, and InterceptFuzz deterministically replays the recorded prefix before delivering the mutated packet. The tree grows with newly discovered sequences, while redundant states are pruned to keep its growth in check. InterceptFuzz powered by AFL++ is evaluated on the Nexus test framework of OpenThread and on the LTE and Wi-Fi models of ns-3, against an interception-based adaptation of AFLNet and against Concat, an AFL++-based baseline that mutates a whole message sequence as one input. On OpenThread and ns-3 Wi-Fi, InterceptFuzz covers significantly more branches than both baselines. Seven previously unknown crash signatures were found in OpenThread. Concat, despite its simplicity, covers more branches than AFLNet in every campaign on OpenThread and ns-3 Wi-Fi, and on OpenThread it exposes the same crash signatures as InterceptFuzz, although some of them in fewer campaigns.
- Abstract(参考訳): ステートフルプロトコルの実装は一般的に、ネットワーククライアントとして機能し、ソケットを介してターゲットとメッセージを交換するツールによってファジィされる。
代わりに、いくつかの無線およびIoTプロトコルスタックは、単一のプロセスシミュレーションプラットフォームを提供し、すべてのノードが1つのバイナリで実行され、メモリ内でパケットを交換する。
このようなシミュレーションは決定論的で高速でファジィングに適しているが、既存のステートフルなファジィザが取り付けられるソケットは提供しない。
一方、GoogleのOSS-Fuzzのようなファジィインフラストラクチャはステートレスエンジンのみをサポートしている。
本稿では,修正されていないステートレスファジリングエンジン上に単一プロセスターゲットのステートフルファジリングを可能にするミドルウェアであるInterceptFuzzを提案する。
InterceptFuzzは、ターゲットがノード間のパケットを渡すフックのみを必要とする。
このフックを通じて、良質なトラフィックを記録し、ファジドパケットを注入する。
観測されたパケットシーケンスをプレフィックスツリーに整理する。
各シードは、この木のノードを選択するState IDを持ち、InterceptFuzzは、変更パケットを配信する前に記録されたプレフィックスを決定的に再生する。
木は新たに発見された配列で成長し、冗長な状態は成長を抑えるために刈り取られる。
AFL++をベースとするInterceptFuzzは、OpenThreadのNexusテストフレームワークと、ns-3のLTEおよびWi-Fiモデル、AFLNetのインターセプションベースの適応、およびメッセージシーケンス全体をひとつの入力として変更するAFL++ベースのベースラインであるConcatに対して評価される。
OpenThreadとns-3 Wi-Fiでは、InterceptFuzzは両方のベースラインよりもはるかに多くのブランチをカバーしている。
以前は知られていなかった7つのクラッシュシグネチャがOpenThreadで発見された。
Concatはその単純さにもかかわらず、OpenThreadとns-3 Wi-Fi上のすべてのキャンペーンにおいてAFLNetよりも多くのブランチをカバーしており、OpenThreadではInterceptFuzzと同じクラッシュシグネチャを公開しているが、一部のキャンペーンは少ない。
関連論文リスト
- MeshLoom: Feed-Forward Non-Rigid Registration of Mesh Sequences [71.45325481648995]
MeshLoomは、メッシュシーケンス間の変形を再構築するフィードフォワード登録ネットワークである。
以上の結果から,MeshLoomは非厳密な登録における最先端の結果が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-15T17:51:38Z) - SNN-MLIR: An MLIR Dialect for Compiling Neuromorphic SNNs from NIR to Bare-Metal C [45.88028371034407]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、それぞれ独自のモデルフォーマットで、幅広いフレームワークでトレーニングされている。
ニューロモルフィック中間表現(NIR)は、訓練されたSNNモデルを交換するための共通のフレームワークに依存しないフォーマットを提供することによって、この断片化に対処する。
Snn-mlirは、NIR-MLIR-Cコンパイルブリッジと共にSNNのアウトオブツリーMLIR方言である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-08T08:47:48Z) - WuppieFuzz: Coverage-Guided, Stateful REST API Fuzzing [0.0]
WuppieFuzzは、LibAFL上に構築されたオープンソースのREST APIファザである。
ホワイトボックス、グレイボックス、ブラックボックスファジングをサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-17T16:05:39Z) - ThreadFuzzer: Fuzzing Framework for Thread Protocol [4.170678885519894]
Threadはキープロトコルとして登場し、スマートホームや商用システムで広く利用されている。
本稿では,Threadプロトコルの実装を体系的にテストするためのファジングフレームワークであるThreadFuzzerについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-21T14:42:50Z) - QUIC-Fuzz: An Effective Greybox Fuzzer For The QUIC Protocol [3.591122855617648]
我々は最近承認されたQUICネットワークプロトコルのためのファジィザを開発し、セキュリティ脆弱性を明らかにする。
当社は,QUIC-Fuzzを使用したGoogleやAlibabaなど,メンテナンスのよいサーバサイド実装を6つテストしています。
私たちのテストでは,10の新たなセキュリティ脆弱性が発見されました。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-25T07:21:35Z) - FuzzWiz -- Fuzzing Framework for Efficient Hardware Coverage [2.1626093085892144]
FuzzWizという自動ハードウェアファジリングフレームワークを作成しました。
RTL設計モジュールのパース、C/C++モデルへの変換、アサーション、リンク、ファジングによるジェネリックテストベンチの作成を含む。
ベンチマークの結果,従来のシミュレーション回帰手法の10倍の速度でカバー範囲の約90%を達成できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T10:06:08Z) - No Peer, no Cry: Network Application Fuzzing via Fault Injection [19.345967816562364]
我々は、メッセージを変更するのではなく、フォールトインジェクションに依存する、根本的に異なるアプローチを提案する。
Fuzztruction-Netは、他のファズーよりも、カバー範囲やバグの点で優れていることを示す。
全体として、Fuzztruction-Netは、WebサーバのNginxやApache HTTPd、OpenSSHクライアントなど、よくテストされたソフトウェアの23のバグを発見した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T08:35:55Z) - Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated Network [71.19503376629083]
本稿では,バイナリセグメンテーションタスクに対処するシンプルな汎用ネットワーク(GateNet)を提案する。
多段ゲートユニットの助けを借りて、エンコーダからの貴重なコンテキスト情報をデコーダに選択的に送信することができる。
我々は,アトーラスの畳み込みを改善し,新規な折り畳み畳み畳み畳み畳み込みを形成する「Fold」操作を導入した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-18T11:26:36Z) - Rethinking Space-Time Networks with Improved Memory Coverage for
Efficient Video Object Segmentation [68.45737688496654]
各オブジェクトのマスク特徴を再エンコードすることなく,フレーム間の直接対応性を確立する。
対応によって、現在のクエリフレーム内の全てのノードは、過去の特徴を連想的に集約することによって推測される。
すべてのメモリノードにコントリビュートする機会があることを検証し、そのような多彩な投票がメモリ効率と推論精度の両方に有益であることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T16:50:57Z) - Pseudo Siamese Network for Few-shot Intent Generation [54.10596778418007]
本稿では,偽シャムネットワーク (psn) を提案する。
psnは同じ構造で異なる重みを持つ2つの同一のワークから成り、アクションネットワークとオブジェクトネットワークである。
2つの実世界のデータセットの実験は、PSNが一般化された少数のショットインテント検出タスクの最先端のパフォーマンスを達成することを示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T14:30:47Z)
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。