SeriCrypt: An LLM-Driven Context-Aware Serialization Framework for Cryptographic Protocols
SeriCrypt 提出了一种由大语言模型驱动的、上下文感知的序列化框架,用于自动构造符合语法且密码学有效的协议消息序列。该问题对于协议状态机学习、一致性测试和模糊测试至关重要。与明文协议不同,密码协议存在跨消息的状态依赖和复杂的密码学计算
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Python原生的序列化协议pickle虽然功能强大,但存在已知的安全风险,尤其是在传输不可信数据或保存机器学习模型时。为了缓解风险,开发者通常会在反序列化时限制导入的模块,或使用静态和动态分析工具检测恶意负载。然而,这些方法依赖于对Pic
本论文针对 Rust 语言中解析和序列化操作的安全性与性能挑战,提出了一种名为 Vest 的新型框架。Rust 以其内存安全著称,但手写解析器和序列化器仍然容易出错且效率低下。现有方案(如 serde)虽提供自动化,但缺乏形式化验证,且难以