より効果的な探索アプローチを用いたグレーボックス・ファジングの提案

Core Concepts

プログラムの制御フローグラフの情報を活用することで、ファジングキャンペーンの初期段階でより多くのカバレッジを発見できるようにする手法を提案する。

Abstract

本論文では、グレーボックス・ファジングにおける初期探索の効率化を目的とした手法を提案している。この手法では、被テストシステムの制御フローグラフの情報を活用し、変異の対象として選択されるべき入力を決定する。具体的には、各入力の実行トレースから到達可能な基本ブロックの数を観察し、それに基づいて変異の選択確率を重み付けする。

初期評価の結果、提案手法を実装したツール「PrescientFuzz」が、標準的なファジング・ベンチマークセットの11件中5件で、最新のファジャーよりも高いカバレッジを達成できることが示された。これは、制御フローグラフの情報を活用することで、より早期の段階でより多くの興味深い領域を探索できるようになったためと考えられる。

Stats

PrescientFuzzは、標準的なファジング・ベンチマークセットの11件中5件で、最新のファジャーよりも高いカバレッジを達成した。
一方で、一部のベンチマークでは、PrescientFuzzの性能がベースとなるLibAFLファジャーに及ばなかった。これらのベンチマークでは、ほとんどのカバレッジが初期段階で獲得されており、PrescientFuzzの手法が有効に機能しなかったと考えられる。

Quotes

"A fuzzer can only detect a bug if first it manages to cover the code where the bug is located."
"To do this, it leverages information from the system under test's (SUT's) control flow graph in order to decide which inputs are likely to lead to discovering most coverage when mutated."

Key Insights Distilled From

PrescientFuzz: A more effective exploration approach for grey-box fuzzing

by Daniel Black... at arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18887.pdf

Deeper Inquiries

制御フローグラフの情報を活用する以外に、ファジングの初期探索を効率化する方法はないだろうか。

PrescientFuzzの手法は、特定のプログラム構造に依存しているのではないか。他のプログラム構造でも同様に有効に機能するだろうか。
制御フローグラフの情報以外に、ファジングの効率化に役立つ情報はないだろうか。

PrescientFuzzの手法は、特定のプログラム構造に依存しているのではないか

PrescientFuzzの手法は、制御フローグラフの情報を活用してファジングの初期探索を効率化するアプローチですが、他の方法も考えられます。例えば、動的解析や静的解析を組み合わせることで、より効果的な初期探索が可能です。動的解析では、実行時のプログラムの挙動を観察し、実際の実行パスに基づいて入力を選択することができます。静的解析では、コードの構造や依存関係を事前に分析し、より効率的な入力生成を行うことができます。

他のプログラム構造でも同様に有効に機能するだろうか

PrescientFuzzの手法は、制御フローグラフに基づいており特定のプログラム構造に依存している可能性があります。他のプログラム構造でも同様に有効に機能するかどうかは、プログラムの複雑さや構造によるところが大きいでしょう。PrescientFuzzの手法は、制御フローグラフの情報を利用して入力の選択を最適化するため、制御フローグラフが明確であるプログラム構造には特に効果的かもしれません。しかし、他のプログラム構造でも同様のアプローチを取ることで、効果を発揮する可能性があります。

制御フローグラフの情報以外に、ファジングの効率化に役立つ情報はないだろうか

制御フローグラフの情報以外にも、ファジングの効率化に役立つ情報はいくつかあります。例えば、データフローグラフや依存関係解析を活用することで、より適切な入力を生成し、プログラムの構造をより効果的に探索することができます。また、セキュリティホールや脆弱性の傾向を分析し、その情報をファジングに組み込むことで、より効果的なバグ検出が可能となります。さらに、過去のファジング結果や学習ベースの手法を活用することも、ファジングの効率化に役立つ情報となり得ます。