An Automated Exploitability Analysis Method Based on State Machines

doi:10.1016/j.cose.2026.105140

An Automated Exploitability Analysis Method Based on State Machines

2026-09-04

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DOI：10.1016/j.cose.2026.105140

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自动化漏洞利用生成（AEG）是应对大规模软件漏洞带来的安全挑战的关键技术。然而，当前AEG系统存在路径探索策略僵化和二进制评估结果的问题，难以有效处理复杂的漏洞场景。为解决这些挑战，我们提出了一种基于状态机的可利用性评估生成（EAG）模型，该模型将漏洞利用过程创新性地形式化为由漏洞状态机（ESM）驱动的状态转换过程，并将复杂的攻击行为分解为标准化的可验证漏洞利用原语（VEPs）。通过ESM系统性地引导VEPs的组合验证，EAG能够探索漏洞利用的多种可能性，提供验证过的利用路径作为可利用性评估的支撑证据，并最终生成结构化且可验证的漏洞利用动作属性（SVEAA）。在多个CTF（夺旗赛）Pwn挑战数据集和两个历史漏洞案例上的实验结果表明，与现有主流工具相比，EAG在判断可利用性方面在准确性和效率上均展现出优势。未来，我们将探索该方法在更复杂漏洞环境中的应用，并进一步研究如何将深度学习技术融入该方法以增强对未知漏洞模式的适应性。

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