Finding Counterexamples of Temporal Logic properties in Software Implementations via Greybox Fuzzing
Notice bibliographique
Résumé
Software model checking is a verification technique which is widely used for checking temporal properties of software systems. Even though it is a property verification technique, its common usage in practice is in bug finding, that is, finding violations of temporal properties. Motivated by this observation and leveraging the recent progress in fuzzing, we build a greybox fuzzing framework to find violations of Linear-time Temporal Logic (LTL) properties. Our framework takes as input a sequential program written in C/C++, and an LTL property. It finds violations, or counterexample traces, of the LTL property in stateful software systems; however, it does not achieve verification. Our work substantially extends directed greybox fuzzing to witness arbitrarily complex event orderings. We note that existing directed greybox fuzzing approaches are limited to witnessing reaching a location or witnessing simple event orderings like use-after-free. At the same time, compared to model checkers, our approach finds the counterexamples faster, thereby finding more counterexamples within a given time budget. Our LTL-Fuzzer tool, built on top of the AFL fuzzer, is shown to be effective in detecting bugs in well-known protocol implementations, such as OpenSSL and Telnet. We use LTL-Fuzzer to reproduce known vulnerabilities (CVEs), to find 15 zero-day bugs by checking properties extracted from RFCs (for which 10 CVEs have been assigned), and to find violations of both safety as well as liveness properties in real-world protocol implementations. Our work represents a practical advance over software model checkers -- while simultaneously representing a conceptual advance over existing greybox fuzzers. Our work thus provides a starting point for understanding the unexplored synergies between software model checking and greybox fuzzing.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».