从协议规范文档中提取有限状态机以实现自动化攻击合成
密码学与安全
2022-02-24 v1 计算与语言
形式语言与自动机理论
机器学习
摘要
自动化攻击发现技术，如攻击者合成或基于模型的模糊测试，为确保网络协议正确且安全地运行提供了强有力的手段。这类技术通常需要协议的正式表示，通常以有限状态机（FSM）的形式给出。遗憾的是，许多协议仅以英文散文描述，而将即便是简单的网络协议实现为 FSM 也耗时且容易出现细微的逻辑错误。从文档中自动提取协议 FSM 可显著促进这些技术的更广泛应用，并带来更健壮、更安全的协议实现。本文以攻击者合成为协议安全代表性技术，以 RFC 作为协议散文描述的代表性格式。与依赖基于规则的方法或直接套用现成 NLP 工具的工作不同，我们提出了一种从 RFC 文档中提取 FSM 的数据驱动方法。具体而言，我们采用由三个关键步骤组成的混合方法：（1）面向技术语言的大规模词表示学习，（2）将协议文本映射到协议无关信息语言的聚焦零样本学习，（3）从协议无关信息到特定协议 FSM 的基于规则的映射。我们通过使用六种不同协议的 RFC（BGPv4、DCCP、LTP、PPTP、SCTP 和 TCP）展示了 FSM 提取的泛化能力。我们以 TCP 和 DCCP 为案例，演示了从 RFC 自动提取 FSM 如何应用于攻击合成。我们的方法表明，利用 RFC 等文本规范对协议实现攻击者合成的自动化是可行的。
引用
@article{arxiv.2202.09470,
title = {Automated Attack Synthesis by Extracting Finite State Machines from Protocol Specification Documents},
author = {Maria Leonor Pacheco and Max von Hippel and Ben Weintraub and Dan Goldwasser and Cristina Nita-Rotaru},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.09470},
year = {2022}
}
备注
To appear in IEEE Security and Privacy, 2022