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J-GLOBAL ID：202002256823933600   整理番号：20A1863378

PAFL:単一モードの産業並列モードへのファジィ最適化の拡張【JST・京大機械翻訳】

PAFL: extend fuzzing optimizations of single mode to industrial parallel mode

著者 (6件)： Liang Jie (Tsinghua University, China) ,  Jiang Yu (Tsinghua University, China) ,  Chen Yuanliang (Tsinghua University, China) ,  Wang Mingzhe (Tsinghua University, China) ,  Zhou Chijin (Tsinghua University, China) ,  Sun Jiaguang (Tsinghua University, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ESEC/FSE 2018  ページ： 809-814  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究者は,ファジィ化の効率を改善するために多くの最適化を提案し,そして,最も最適化された戦略は,1つのファジィインスタンスを瞬時に実行して,単一モードで実行するとき,それらの目標に関して非常に良好に作動した。しかし,実際の産業実践では,ほとんどのファジィは,複数のファジィインスタンスを即時に並列モードで実行して,それらの最適化は,効率改善を維持するのに不幸に失敗する。本論文では,効率的な誘導情報同期とタスク分割を利用するフレームワークであるPAFLを提案し,単一モードの既存のファジィ最適化を産業並列モードに拡張した。誘導情報を格納するための付加的データ構造によって,同期は情報が共有され,タイムリーに異なるファジィインスタンスの間で更新される。次に,タスク分割は,分岐ビットマップに基づくいくつかのサブタスクにファジィタスクを分割することによって,ファジィインスタンスの多様性を促進する。最初に,Google fuzzer-test-suiteから12の異なる実世界プログラムを用いてPAFLを評価した。結果は,平行モードにおいて,2つのAFL改良剤-AFLFastとFairFuzzは,単一モードの場合とは違って,AFLを上回らないことを示した。しかし,PAFLで増大したとき,並列モードにおけるAFLFastとFairFuzzの性能は改善した。それらは,8%と17%のより多くのブランチをカバーして,79%と52%のよりユニークな衝突を引き起こした。GitHubからのより広く使用されたソフトウェアシステムに関する更なる評価のために,PAFLで強化された最適化ファジィは,より多くの実際のバグを発見し,その内の25は,米国国立脆弱性データベースにおいて,CVEとして登録されたセキュリティ臨界脆弱性である。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  効率化 ,  データ構造 ,  データベース ,  臨界 ,  ソフトウェア ,  ソフトウェア障害 ,  *単一モード ,  曖昧さ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： ビットマップ ,  Google ,  脆弱性 ,  ファジィ最適化 ,  ソフトウェアシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： ファジィ化 ,  並列 ,  ソフトウェア試験

分類 (2件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  論理代数  (JB03000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 単一モード ,  産業 ,  ファジィ最適化 ,  拡張