Battling against Protocol Fuzzing: Protecting Networked Embedded Devices from Dynamic Fuzzers
Notice bibliographique
Résumé
N etworked E mbedded D evices (NEDs) are increasingly targeted by cyberattacks, mainly due to their widespread use in our daily lives. Vulnerabilities in NEDs are the root causes of these cyberattacks. Although deployed NEDs go through thorough code audits, there can still be considerable exploitable vulnerabilities. Existing mitigation measures like code encryption and obfuscation adopted by vendors can resist static analysis on deployed NEDs, but are ineffective against protocol fuzzing. Attackers can easily apply protocol fuzzing to discover vulnerabilities and compromise deployed NEDs. Unfortunately, prior anti-fuzzing techniques are impractical as they significantly slow down NEDs, hampering NED availability. To address this issue, we propose Armor—the first anti-fuzzing technique specifically designed for NEDs. First, we design three adversarial primitives–delay, fake coverage, and forged exception–to break the fundamental mechanisms on which fuzzing relies to effectively find vulnerabilities. Second, based on our observation that inputs from normal users consistent with the protocol specification and certain program paths are rarely executed with normal inputs, we design static and dynamic strategies to decide whether to activate the adversarial primitives. Extensive evaluations show that Armor incurs negligible time overhead and effectively reduces the code coverage (e.g., line coverage by 22%-61%) for fuzzing, significantly outperforming the state of the art.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».