MABFuzz：用于处理器模糊测试的多臂老虎机算法
密码学与安全
2023-11-27 v1
摘要
随着处理器复杂性的持续增加，有效验证其完整性与安全性的任务变得愈发艰巨。现代处理器中交织的指令、微体系结构特性与相互依赖构成了令最勤勉的验证与安全工程师也望而生畏的挑战。为应对这一日益严峻的问题，研究人员近期开发了专门面向硬件处理器的模糊测试技术。然而，这些硬件模糊测试器普遍存在的一个问题是，其算法决策严重依赖静态策略。为解决该问题，我们开发了新颖的动态自适应决策框架 MABFuzz，其使用多臂老虎机（MAB）算法对处理器进行模糊测试。MABFuzz 与现有硬件模糊测试器无关，因此可应用于任意现有硬件模糊测试器。在设计 MABFuzz 的过程中，我们遇到了与 MAB 算法同模糊测试器的兼容性以及最大化其模糊测试效能相关的挑战。我们通过修改模糊测试流程并定制 MAB 算法以满足硬件模糊测试的特殊要求，克服了这些挑战。我们将三种广泛使用的 MAB 算法集成到最先进的硬件模糊测试器中，并在三种流行的基于 RISC-V 的处理器上进行了评估。实验结果表明，MABFuzz 能够覆盖处理器复杂地貌的更广阔频谱，且效率显著。具体而言，与最先进技术相比，MABFuzz 在检测漏洞方面实现了高达 308 倍的加速，在达到覆盖率方面实现了高达 5 倍的加速。
引用
@article{arxiv.2311.14594,
title = {MABFuzz: Multi-Armed Bandit Algorithms for Fuzzing Processors},
author = {Vasudev Gohil and Rahul Kande and Chen Chen and Ahmad-Reza Sadeghi and Jeyavijayan Rajendran},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.14594},
year = {2023}
}
备注
To be published at Design, Automation and Test in Europe Conference, 2024