Enhancing Boofuzz Process Monitoring for Closed-Source SCADA System Fuzzing
Notice bibliographique
Résumé
Past cyber-attacks have demonstrated that Industrial Control and SCADA Systems are high-value targets for modern threat actors. In order to defend these classes of systems, it is necessary to detect and eliminate any pre-existing vulnerabilities before they can be leveraged into zero-day exploits. Different methods exist to find exploitable vulnerabilities in the software that runs these systems, one of which is known as fuzzing – wherein a system under test is exposed to a variety of input streams while simultaneously observed for unexpected behaviours, exceptions, or crashes. The aim of this research is to extend the Boofuzz network protocol-based fuzzing framework in order to effectively monitor a closed-source SCADA HMI endpoint during fuzz testing. Effective monitoring in this context is defined as the automated detection of target crashes during fuzzing which are recorded with an exception description, reproducing steps, and call stack trace. This data minimizes the time required for vulnerabilities discovered during fuzzing to be reproduced, investigated, and rectified by the software vendor. In order to accomplish this aim, our SCADA HMI is first analyzed to identify the fuzzing target and its runtime behaviours. A protocol fuzzer is then custom built for it using Boofuzz, with the existing target process monitor class extended to introduce new log file and debugger-based monitors. These extensions are then tested through fuzz tests of the SCADA HMI, the results from which demonstrate that vulnerabilities can be both automatically detected and recorded with the sufficient level of detail to expedite rectification.
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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».