Boosting Grey-box Fuzzing for Connected Autonomous Vehicle Systems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Assuring the cybersecurity of Connected Autonomous Vehicles (CAVs) entails protecting the data, devices, network connectivity, and, most importantly, autonomous vehicles' software. Software security testing aims to minimize the attack surface of CAVs by identifying security vulnerabilities at an early stage. One of the most robust and efficient security testing methods is fuzzing. Though fuzz testing can validate the system with various scenarios, its blindness prevents it from exploring the deep paths of the system. Hence, the automotive industry needs a reliable security testing tool that dynamically explores the system and assures a comprehensive evaluation. This paper presents a hybrid fuzz testing framework (VulFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> ) that unites the efficiency of fuzzing and the precision of concolic execution to provide the automotive industry a reliable security testing tool. VulFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> offloads most of the exploration process to the vulnerability-oriented fuzzer (VulFuzz) explicitly designed for automotive systems. When the fuzzer halts failing to explore different paths, VulFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> examines the untraversed branches and prioritizes them based on their potential to expose vulnerabilities. It utilizes a tailored, targeted concolic engine that limits the symbolic exploration to only specific functions. When the concolic engine discovers new system inputs, testing is handed over again to the fuzzer to perform a quick and efficient evaluation of the newly explored region. We implemented and experimented with the VulfFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> framework on a driving assistance system. VulFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> boosted the vulnerability exposure process of grey-box fuzzing, increasing the obtained crashes by 50%. It dramatically outperforms traditional concolic engines in assisting fuzzers, exposing 50 times more unique crashes. VulFuzz <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">++</sup> extends the testing time moderately but assures a comprehensive examination covering 96.7% of the automotive system branches.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle