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StatePre: A Large Language Model-Based State-Handling Method for Network Protocol Fuzzing
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14101931.png)
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摘要
En 中文
作为通信的关键组成部分，网络协议程序具有高度的安全关键性，因此识别其漏洞至关重要。模糊测试（Fuzzing）是发现软件漏洞的最流行技术之一，具有高效率和低误报率的特点。然而，当前的网络协议模糊测试受到程序中粗粒度及缺失状态标注的阻碍。现有解决方案主要依赖手动修改程序，这不仅效率低下且容易遗漏。本文提出了一种名为StatePre的新型状态处理方法，用于有状态的网络协议程序，该方法利用大型语言模型（LLM）的代码和文本理解能力来分析请求评论（RFC）定义的状态知识，并优化程序在模糊测试中的状态处理。StatePre能够自动细化粗粒度的状态标注，并补充程序中缺失的状态标注，以确保精确的状态跟踪和模糊测试的有效性。我们实现了一个StatePre原型。评估结果表明，经过StatePre修改、具有细粒度和全面状态标注的程序，相比未经StatePre修改的程序，在模糊测试效率、代码覆盖率以及崩溃检测方面均表现更优。此外，StatePre展示了良好的可扩展性，因此适用于各类网络协议程序。
Keyword:
fuzzing
network protocol program
state handling
large language model
期刊
IF:
2.6
论文数:
1.1W
被引数:
4.7W
机构
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