Forgeable Confirmation in Automated Computer Security Testing: Deterministic Rules versus AI Judges
该论文研究自动化计算机安全测试中「确认(confirmation)」环节的可信性问题。当前 AI 辅助的安全测试工具需要自行判断一次攻击是否成功:由确定性规则通过直接观测确认的结论被当作事实上报,而由大模型判定为「可利用」的结论只被当作意见
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该论文针对固件重宿主(firmware rehosting)技术在测试嵌入式协议栈时难以到达深层应用状态的问题展开研究。作者指出现有重宿主方法通常采用被动近似的外设行为建模,忽视了三方面关键因素:(i) 中断、MMIO 与 DMA 之间的协
大型语言模型(LLM)在软件漏洞发现中的应用日益受到关注,但现有评估基准通常要求模型生成针对预定义目标的 PoC 输入,这种方式可能忽略模型发现的、与预期目标不一致但确属有效的崩溃,从而低估模型真实能力。针对这一问题,本文提出了 Fuzzi
区块链共识协议负责协调多个节点对交易结果达成一致,其实现中的缺陷(包括内存错误和共识逻辑漏洞)可能构成严重威胁。模糊测试(Fuzzing)是发现协议漏洞的有效技术,但现有模糊测试工具在面对分布式节点的复杂共识状态时存在明显不足:它们无法理解
解析(parsing)在软件项目中无处不在,从小型命令行工具到高安全性的网络客户端,再到大型编译器,都离不开解析器。然而,解析库的实现缺陷可能导致生成不正确的解析器,进而被恶意输入利用,引发系统崩溃或安全漏洞。本文提出了一种轻量级的验证框架
本文提出了一种名为JWTeemo的自动化测试方法论,用于系统性地发现JSON Web Token (JWT) 实现中的安全漏洞。JWT作为分布式Web应用中广泛使用的认证和授权标准,其实现常存在签名验证绕过、令牌伪造、拒绝服务等漏洞。此前的
正则表达式拒绝服务(ReDoS)攻击是一种通过利用正则表达式引擎的病理最坏情况执行行为导致计算负载高度不对称、最终耗尽系统资源的漏洞类型。为了保护系统免受ReDoS攻击,已有多种检测技术被提出,这些技术通常通过生成攻击字符串来在开发早期主动
本文提出了一种名为 HyperMirage 的新型混合虚拟 CPU 模糊测试方法,旨在解决传统模糊测试在虚拟化环境中状态覆盖不足的问题。该方法通过直接操纵虚拟CPU的内部状态(如寄存器、内存映射和特权级),结合符号执行和覆盖率引导的变异策略