利用大型语言模型驱动的初始种子语料库生成提高有向灰盒模糊测试的效率

المفاهيم الأساسية

利用大型语言模型生成针对特定漏洞的优化初始种子语料库,可以显著提高有向灰盒模糊测试的效率和针对性。

الملخص

本文提出了ISC4DGF,一种基于大型语言模型的有向灰盒模糊测试初始种子语料库生成方法。ISC4DGF包括两个主要步骤:

使用语言模型对用户提供的项目介绍、驱动源代码、CVE信息和CVE对应补丁等输入进行优化和提炼,生成简洁高效的提示信息。

将优化后的提示信息输入到生成模型中,生成针对特定漏洞的初始种子集合。ISC4DGF会评估和筛选这些种子,选择最合适的作为初始种子语料库。

与现有的有向模糊测试工具相比,ISC4DGF显著提高了触发特定漏洞的效率,平均速度提升35.63倍,触发目标次数减少616.10倍。同时,ISC4DGF能够更好地聚焦于目标区域,提高了针对性,尽管总体代码覆盖率略有下降。
总的来说,ISC4DGF利用大型语言模型的强大程序理解能力,结合用户提供的关键信息,生成高质量的初始种子语料库,大幅提升了有向灰盒模糊测试的效率和针对性。

الإحصائيات

在PNG001漏洞中,ISC4DGF触发目标的次数为279,868,596次,而其他模糊测试工具在24小时内均无法触发该漏洞。
在PNG003漏洞中,ISC4DGF触发目标的次数仅为10次,而其他工具需要触发20,637次至58,190次。
在TIF007漏洞中,ISC4DGF触发目标的次数仅为2次,而其他工具需要触发1,880次至4,000次。

اقتباسات

"ISC4DGF显著提高了触发特定漏洞的效率,平均速度提升35.63倍,触发目标次数减少616.10倍。"
"ISC4DGF能够更好地聚焦于目标区域,提高了针对性,尽管总体代码覆盖率略有下降。"

الرؤى الأساسية المستخلصة من

ISC4DGF: Enhancing Directed Grey-box Fuzzing with LLM-Driven Initial Seed Corpus Generation

by Yijiang Xu, ... في arxiv.org 09-24-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.14329.pdf

استفسارات أعمق

如何进一步提高ISC4DGF在发现新型或隐藏漏洞方面的能力?

要进一步提高ISC4DGF在发现新型或隐藏漏洞方面的能力，可以考虑以下几个策略：

结合多种检测技术：ISC4DGF目前主要依赖于初始种子集的优化。通过结合其他漏洞检测技术，如静态分析和动态符号执行，可以更全面地识别潜在漏洞。这种多层次的检测方法能够提高对复杂漏洞的发现率。

增强种子生成的多样性：在生成初始种子时，可以引入更多的随机性和多样性，以覆盖更广泛的输入空间。通过使用不同的生成策略和算法，ISC4DGF可以生成更具代表性的测试用例，从而提高对新型漏洞的检测能力。

利用社区反馈和历史数据：通过分析历史漏洞数据和社区反馈，ISC4DGF可以识别出常见的漏洞模式和攻击向量。这种信息可以用于优化种子生成过程，使其更具针对性。

集成机器学习技术：引入机器学习模型来分析模糊测试的结果，识别哪些输入更可能导致漏洞触发。通过学习历史测试数据，模型可以帮助ISC4DGF更智能地选择和生成种子。

是否可以将大型语言模型应用于有向模糊测试的种子变异阶段,以进一步增强其定向能力?

是的，可以将大型语言模型（LLM）应用于有向模糊测试的种子变异阶段，以进一步增强其定向能力。具体方法包括：

智能变异生成：利用LLM的自然语言处理能力，生成更复杂和多样化的变异输入。这些变异可以基于现有种子的特征进行调整，从而更好地模拟潜在的攻击场景。

上下文感知的变异：LLM能够理解代码的上下文，因此可以生成符合特定代码路径或漏洞特征的变异输入。这种上下文感知的变异能够提高触发特定漏洞的概率。

动态反馈机制：在模糊测试过程中，LLM可以实时分析测试结果，并根据反馈动态调整变异策略。这种自适应的变异过程能够更有效地集中资源于高风险区域。

结合用户输入：通过结合用户提供的特定信息和LLM生成的变异，能够更精准地针对已知漏洞进行测试。这种方法可以提高模糊测试的效率和有效性。

除了模糊测试,大型语言模型在软件安全领域还有哪些其他潜在的应用场景?

大型语言模型在软件安全领域的潜在应用场景包括：

代码审计与漏洞检测：LLM可以用于自动化代码审计，通过分析代码中的潜在安全漏洞，提供修复建议。这种自动化审计能够提高开发效率，减少人为错误。

安全文档生成：LLM能够生成安全相关的文档，如安全策略、合规性报告和用户手册。这些文档可以帮助企业更好地理解和实施安全措施。

智能合约审计：在区块链领域，LLM可以用于审计智能合约，识别潜在的安全漏洞和逻辑错误，确保合约的安全性和可靠性。

安全培训与教育：LLM可以用于开发个性化的安全培训材料，帮助开发人员和安全专家提高对安全漏洞的认识和防范能力。

攻击模拟与渗透测试：LLM可以生成模拟攻击场景，帮助安全团队进行渗透测试，评估系统的安全性和防御能力。

通过这些应用，LLM能够在软件安全领域发挥重要作用，提升整体安全性和防护能力。