Automatisches Generieren von Assemblercode in einer feindlichen Umgebung

Core Concepts

Durch den Einsatz von Grammatik-gesteuerter Genetischer Programmierung können Überlebensprogramme für den CodeGuru-Wettbewerb aus Zufallscode entwickelt werden, die die Schwächen menschlich geschriebener Gewinner-Programme ausnutzen.

Abstract

In dieser Arbeit wird Assemblercode für den CodeGuru-Wettbewerb durch Evolutionäre Optimierung entwickelt. Der Wettbewerb zielt darauf ab, ein "Überlebensprogramm" zu erstellen, das am längsten in einem gemeinsam genutzten Speicher läuft, indem es Angriffe von gegnerischen Überlebensprogrammen abwehrt und deren Schwächen ausnutzt.
Um leistungsfähige Lösungen zu entwickeln, wird eine Backus-Normalform (BNF) für die Assemblersprache spezifiziert und der Code von Grund auf mit Hilfe von Genetischer Programmierung (GP) synthetisiert. Die Überlebensprogramme werden durch Ausführung von CodeGuru-Spielen gegen menschlich geschriebene Gewinner-Programme evaluiert.
Die evolvierten Programme fanden Schwachstellen in den Programmen, gegen die sie trainiert wurden, und nutzten diese aus. Darüber hinaus wird ein Vergleich mit einem Großen Sprachmodell (LLM) durchgeführt, der zeigt, dass letzteres kein Überlebensprogramm generieren kann, das den Wettbewerb gewinnt.
Diese Arbeit hat wichtige Anwendungen für die Cybersicherheit, da die Evolution genutzt wird, um Schwachstellen in Überlebensprogrammen zu erkennen. Die Assembler-BNF ist domänenunabhängig, so dass durch Änderung der Fitnessfunktion Codechwächen erkannt und behoben werden können.
Schließlich bietet der CodeGuru-Wettbewerb eine neuartige Plattform für die Analyse von GP und Codeevolution in feindlichen Umgebungen. Um weitere Forschung in diese Richtung zu unterstützen, wird eine ausführliche qualitative Analyse der evolvierten Überlebensprogramme und der gefundenen Schwachstellen durchgeführt.

Stats

Die durchschnittliche Punktzahl des Spielmotors für unsere besten Individuen gegen die Gewinner der Vorjahre beträgt 0,675 bis 0,997.
Die durchschnittliche Überlebenszeit unserer besten Individuen gegen die Gewinner der Vorjahre beträgt 0,402 bis 0,997.
Die durchschnittliche Anzahl der von unseren besten Individuen geschriebenen neuen Bytes gegen die Gewinner der Vorjahre beträgt 0,402 bis 0,997.
Die durchschnittliche Schreibrate unserer besten Individuen gegen die Gewinner der Vorjahre beträgt 0,402 bis 0,997.

Quotes

"Durch den Einsatz von Evolution können Schwachstellen in Überlebensprogrammen erkannt werden."
"Die Assembler-BNF ist domänenunabhängig, so dass durch Änderung der Fitnessfunktion Codechwächen erkannt und behoben werden können."
"Der CodeGuru-Wettbewerb bietet eine neuartige Plattform für die Analyse von GP und Codeevolution in feindlichen Umgebungen."

Key Insights Distilled From

Evolving Assembly Code in an Adversarial Environment

by Irina Maliuk... at arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.19489.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte der Ansatz zur Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken in anderen Softwaresystemen eingesetzt werden?

Der Ansatz, der in der Evolution von Assembly-Code in einem adversen Umfeld verwendet wird, könnte auf verschiedene Weisen zur Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken in anderen Softwaresystemen eingesetzt werden. Durch die Verwendung von genetischer Programmierung können potenzielle Schwachstellen in Software identifiziert werden, indem evolutionäre Algorithmen eingesetzt werden, um Code zu generieren, der gezielt auf Schwachstellen abzielt. Dieser Code kann dann verwendet werden, um Sicherheitslücken aufzudecken und zu beheben, bevor sie von potenziellen Angreifern ausgenutzt werden können. Darüber hinaus kann die evolutionäre Programmierung dazu verwendet werden, um Sicherheitsmechanismen zu testen und zu verbessern, indem sie gegen verschiedene Angriffsszenarien eingesetzt werden.

Wie könnte der Einsatz von Evolutionären Algorithmen zur Generierung von Schadsoftware haben?

Der Einsatz von evolutionären Algorithmen zur Generierung von Schadsoftware könnte potenziell verheerende Auswirkungen haben. Durch die Verwendung von genetischer Programmierung könnten Angreifer automatisierte Tools entwickeln, um Schadsoftware zu erstellen, die gezielt auf Schwachstellen in Computersystemen abzielt. Diese Schadsoftware könnte schwer zu erkennen sein und sich schnell verbreiten, da sie kontinuierlich weiterentwickelt wird, um Sicherheitsmechanismen zu umgehen. Darüber hinaus könnten evolutionäre Algorithmen dazu verwendet werden, um Angriffe zu optimieren und die Effektivität von Malware zu erhöhen, was die Verteidigung gegen solche Angriffe erschweren würde.

Wie könnte der CodeGuru-Wettbewerb als Testumgebung für die Entwicklung von Sicherheitsmechanismen gegen Angriffe auf Computersysteme genutzt werden?

Der CodeGuru-Wettbewerb bietet eine einzigartige Testumgebung für die Entwicklung und Evaluierung von Sicherheitsmechanismen gegen Angriffe auf Computersysteme. Durch die Evolution von Assembly-Code in einem adversen Umfeld können Forscher und Sicherheitsexperten neue Ansätze und Techniken zur Erkennung und Abwehr von Angriffen testen. Der Wettbewerb ermöglicht es, die Wirksamkeit von Sicherheitsmechanismen in einer realistischen und dynamischen Umgebung zu überprüfen, in der sich die Angreifer ständig weiterentwickeln. Darüber hinaus können die im Wettbewerb entwickelten Überlebensstrategien und Angriffsmuster dazu verwendet werden, um Sicherheitslücken zu identifizieren und Gegenmaßnahmen zu entwickeln, um Computersysteme besser zu schützen.