In recent years, fuzzing has been widely applied not only to application software but also to system software, including the Linux kernel and firmware, and has become a powerful technique for vulnerability discovery. Among these approaches, Coverage-based grey-box fuzzing, which utilizes runtime code coverage information, has become the dominant methodology. Conventional fuzzing techniques primarily target a single software component and have paid little attention to cooperative execution with other software. However, modern system software architectures commonly consist of firmware and an operating system that operate cooperatively through well-defined interfaces, such as OpenSBI in the RISC-V architecture and OP-TEE in the ARM architecture. In this study, we investigate fuzzing techniques for architectures in which an operating system and firmware operate cooperatively. In particular, we propose a fuzzing method that enables deeper exploration of the system by leveraging the code coverage of each cooperating software component as feedback, compared to conventional Single-target fuzzing. To observe the execution of the operating system and firmware in a unified manner, our method adopts QEMU as a virtualization environment and executes fuzzing by booting the system within a virtual machine. This enables the measurement of code coverage across software boundaries. Furthermore, we implemented the proposed method as a Multi-target Coverage-based Greybox Fuzzer called MTCFuzz and evaluated its effectiveness.


翻译:近年来,模糊测试不仅广泛应用于应用软件,还被应用于包括Linux内核和固件在内的系统软件,并已成为一种强大的漏洞发现技术。在这些方法中,利用运行时代码覆盖信息的覆盖引导灰盒模糊测试已成为主流技术。传统的模糊测试主要针对单个软件组件,很少关注与其他软件的协同执行。然而,现代系统软件架构通常由固件和操作系统通过明确定义的接口(例如RISC-V架构中的OpenSBI和ARM架构中的OP-TEE)协同运作。在本研究中,我们探讨了操作系统与固件协同运作架构的模糊测试技术。具体而言,我们提出了一种模糊测试方法,该方法通过利用各协同软件组件的代码覆盖作为反馈,相较于传统的单目标模糊测试,能更深入地探索系统。为统一观察操作系统和固件的执行,我们的方法采用QEMU作为虚拟化环境,并通过在虚拟机内启动系统来执行模糊测试,从而能够跨软件边界测量代码覆盖。此外,我们将提出的方法实现为名为MTCFuzz的多目标覆盖引导灰盒模糊测试器,并评估了其有效性。

0
下载
关闭预览

相关内容

《部分遮挡目标检测模型的基线评估》美陆军24页报告
专知会员服务
48+阅读 · 2023年6月26日
《基于高斯混合流和入包的异常检测》2023最新57页论文
专知会员服务
29+阅读 · 2023年5月15日
【CVPR 2023】虚拟稀疏卷积的多模态三维目标检测
专知会员服务
25+阅读 · 2023年3月11日
【CMU博士论文】黑盒和多目标优化策略,151页pdf
专知会员服务
53+阅读 · 2022年11月24日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年8月22日
FoveaBox,超越Anchor-Based的检测器
极市平台
10+阅读 · 2019年4月22日
CVPR 2019 | 无监督领域特定单图像去模糊
PaperWeekly
14+阅读 · 2019年3月20日
使用SSD进行目标检测:目标检测第二篇
专知
29+阅读 · 2018年1月28日
深度学习目标检测模型全面综述:Faster R-CNN、R-FCN和SSD
深度学习世界
10+阅读 · 2017年9月18日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
6+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
7+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
5+阅读 · 6月21日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员