Network protocols are the foundation of modern communication, yet their implementations often contain semantic vulnerabilities stemming from inadequate understanding of specification semantics. Existing gray-box and black-box testing approaches lack semantic modeling of protocols, making it difficult to precisely express testing intent and cover boundary conditions. Moreover, they typically rely on coarse-grained oracles such as crashes, which are inadequate for identifying deep semantic vulnerabilities. To address these limitations, we present a semantics-aware fuzzing framework, SemFuzz. The framework leverages large language models to extract structured semantic rules from RFC documents and generates test cases that intentionally violate these rules to encode specific testing intents. It then detects deep semantic vulnerabilities by comparing the observed responses with the expected ones. Evaluation on seven widely deployed protocol implementations shows that SemFuzz identified sixteen potential vulnerabilities, ten of which have been confirmed. Among the confirmed vulnerabilities, five were previously unknown and four have been assigned CVEs. These results demonstrate the effectiveness of SemFuzz in detecting semantic vulnerabilities.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
45+阅读 · 2021年2月1日
网络表示学习概述
机器学习与推荐算法
19+阅读 · 2020年3月27日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
【知识图谱】知识图谱+人工智能=新型网络信息体系
产业智能官
14+阅读 · 2018年11月18日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
[深度学习] AlexNet,GoogLeNet,VGG,ResNet简化版
机器学习和数学
20+阅读 · 2017年10月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
5+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
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
94+阅读 · 2021年5月17日
Generative Adversarial Networks: A Survey and Taxonomy
VIP会员
相关VIP内容
【WWW2021】用优化框架解释和统一图神经网络
专知会员服务
45+阅读 · 2021年2月1日
相关资讯
网络表示学习概述
机器学习与推荐算法
19+阅读 · 2020年3月27日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
【知识图谱】知识图谱+人工智能=新型网络信息体系
产业智能官
14+阅读 · 2018年11月18日
BiSeNet:双向分割网络进行实时语义分割
统计学习与视觉计算组
22+阅读 · 2018年8月23日
Network Embedding 指南
专知
22+阅读 · 2018年8月13日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)
数据派THU
10+阅读 · 2018年2月9日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
20+阅读 · 2017年12月17日
[深度学习] AlexNet,GoogLeNet,VGG,ResNet简化版
机器学习和数学
20+阅读 · 2017年10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016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
5+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
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+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
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