Effizientes Prozessorfuzzing mit Hilfe von Maschinellem Lernen: ChatFuzz, ein neuartiger Ansatz zur Generierung interdependenter Instruktionssequenzen

Основные понятия

ChatFuzz, ein neuartiger Ansatz zum Prozessorfuzzing, nutzt Große Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkungslernen, um interdependente und daten-/kontrollflussverknüpfte Instruktionssequenzen zu generieren. Dadurch wird eine deutlich höhere Abdeckung des Hardwaredesigns in kürzerer Zeit erreicht als mit bisherigen Methoden.

Аннотация

Die Autoren stellen ChatFuzz, einen neuartigen Ansatz zum Prozessorfuzzing, vor. ChatFuzz verwendet Große Sprachmodelle (LLMs) und Verstärkungslernen, um Instruktionssequenzen zu generieren, die interdependent und daten-/kontrollflussverknüpft sind.
Zunächst wird ein Datensatz an Maschinensprache-Instruktionen zusammengestellt, indem statisch kompilierte Binärdateien disassembliert werden. Darauf aufbauend durchläuft das LLM-Modell ein strukturiertes Trainingsprozess in drei Schritten:

Initiales Training, um die grundlegende Struktur der Maschinensprache zu erlernen
Verfeinerung des Modells durch Verstärkungslernen unter Verwendung eines Disassemblers als Belohnungsagent, um die Generierung korrekter Instruktionssequenzen zu fördern
Optimierung des Modells durch weiteres Verstärkungslernen, bei dem die Abdeckung des Hardwaredesigns als Belohnung dient, um die Exploration zu verbessern

Im Fuzzing-Prozess generiert das optimierte LLM-Modell dann Instruktionssequenzen, die auf dem Zielprozessor und einem Referenzmodell ausgeführt werden. Ein Mismatch-Detektor identifiziert Abweichungen in den Ausführungsspuren, die manuell auf Bugs untersucht werden.
Die Evaluation zeigt, dass ChatFuzz eine Bedingungsabdeckung von 74,96% in weniger als einer Stunde erreicht, während der aktuelle Spitzenreiter TheHuzz dafür etwa 30 Stunden benötigt. Im Fall des Boom-Prozessors erreicht ChatFuzz sogar eine bemerkenswerte Abdeckung von 97,02% in 49 Minuten. Darüber hinaus deckt ChatFuzz zwei neue Bugs auf und identifiziert Abweichungen im Verhalten des RocketCore-Prozessors gegenüber der RISC-V-ISA-Spezifikation.

Статистика

ChatFuzz erreicht eine Bedingungsabdeckung von 74,96% in weniger als einer Stunde, während TheHuzz dafür etwa 30 Stunden benötigt.
Im Fall des Boom-Prozessors erreicht ChatFuzz eine Bedingungsabdeckung von 97,02% in 49 Minuten.
ChatFuzz deckt zwei neue Bugs auf und identifiziert Abweichungen im Verhalten des RocketCore-Prozessors gegenüber der RISC-V-ISA-Spezifikation.

Цитаты

"ChatFuzz demonstrably expedites enhancing condition coverage, attaining a coverage level of 74.96% within less than one hour. In contrast, the current leading hardware fuzzer, TheHuzz [9], requires a much longer period of roughly 30 hours to achieve the same coverage, i.e., 34.6× faster."
"In the case of BOOM, ChatFuzz accomplishes a remarkable 97.02% condition coverage in 49 minutes."

Ключевые выводы из

Beyond Random Inputs

by Mohamadreza ... в arxiv.org 04-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06856.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnte ChatFuzz für andere Hardwarearchitekturen als RISC-V angepasst werden?

Um ChatFuzz für andere Hardwarearchitekturen anzupassen, müssten einige Anpassungen und Erweiterungen vorgenommen werden. Zunächst müsste das Training des LLM-Modells auf die spezifische Maschinensprache der neuen Architektur angepasst werden. Dies würde die Erstellung eines neuen Trainingsdatensatzes erfordern, der die Besonderheiten und Instruktionen der neuen Architektur widerspiegelt. Darüber hinaus müssten die Komponenten des Mismatch-Detektors und der Coverage-Berechnung entsprechend angepasst werden, um die spezifischen Merkmale der neuen Architektur zu berücksichtigen. Die Reward-Funktionen im RL-Training müssten ebenfalls neu konfiguriert werden, um die Abweichungen und Besonderheiten der neuen Architektur zu berücksichtigen. Insgesamt erfordert die Anpassung von ChatFuzz an andere Hardwarearchitekturen eine gründliche Analyse der neuen Architektur und eine entsprechende Anpassung aller Komponenten des Fuzzing-Systems.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Erkenntnisse aus den aufgedeckten Abweichungen zwischen RocketCore und der RISC-V-Spezifikation für die Verbesserung des Prozessor-Designs zu nutzen?

Die Erkenntnisse aus den aufgedeckten Abweichungen zwischen RocketCore und der RISC-V-Spezifikation bieten wertvolle Einblicke, die für die Verbesserung des Prozessor-Designs genutzt werden können. Eine Möglichkeit besteht darin, die identifizierten Bugs und Abweichungen als Grundlage für die Aktualisierung und Verbesserung der Prozessorimplementierung zu verwenden. Durch die Behebung dieser Bugs können potenzielle Sicherheitslücken geschlossen und die Gesamtleistung und Zuverlässigkeit des Prozessors verbessert werden. Darüber hinaus können die Abweichungen genutzt werden, um das Design des Prozessors zu optimieren und sicherzustellen, dass er den Spezifikationen und Anforderungen vollständig entspricht. Die Erkenntnisse könnten auch dazu dienen, die Test- und Validierungsprozesse für zukünftige Prozessorversionen zu verbessern, um ähnliche Abweichungen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Inwiefern könnte der Ansatz von ChatFuzz auch für das Fuzzing von Software-Komponenten wie Betriebssystemen oder Treibern eingesetzt werden?

Der Ansatz von ChatFuzz, der auf der Verwendung von großen Sprachmodellen und Reinforcement Learning basiert, könnte auch für das Fuzzing von Software-Komponenten wie Betriebssystemen oder Treibern eingesetzt werden. Indem das LLM-Modell auf die spezifische Sprache und Struktur der Softwarekomponenten trainiert wird, könnte es komplexe und interdependente Testfälle generieren, um potenzielle Schwachstellen und Fehler in der Software aufzudecken. Das RL-Training könnte verwendet werden, um die Testfallgenerierung zu optimieren und die Testabdeckung zu verbessern. Darüber hinaus könnten die Mismatch-Detektoren und Coverage-Berechnungen angepasst werden, um die spezifischen Merkmale von Softwarekomponenten zu berücksichtigen. Insgesamt könnte der Ansatz von ChatFuzz eine effektive Methode sein, um die Sicherheit und Zuverlässigkeit von Softwarekomponenten durch automatisiertes Fuzzing zu verbessern.