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J-GLOBAL ID：202002263908718273   整理番号：20A2628336

FIT:深層学習と二分マッチングによるクロスアーキテクチャファームウェアにおける検査脆弱性【JST・京大機械翻訳】

FIT: Inspect vulnerabilities in cross-architecture firmware by deep learning and bipartite matching

著者 (5件)： Liang Hongliang (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Beijing 100876 China) ,  Xie Zhuosi (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Beijing 100876 China) ,  Chen Yixiu (Beijing University of Posts and Telecommunications,School of Computer Beijing 100876 China) ,  Ning Hua (China Academy of Information and Communications Technology, Beijing, 100191, China) ,  Wang Jianli (China Information Technology Security Evaluation Center, Beijing, 100085, China)
資料名： Computers & Security  (Computers & Security)
巻： 99  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： E0995A  ISSN： 0167-4048  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 広く展開されたIoTデバイスは,2つの主な要因のために検出するのが難しい脆弱性を含むので,重大なセキュリティ脅威を露出する。1)ファームウェアコードは通常利用できない。2)同じ脆弱性は,異なるアーキテクチャおよび/またはリリースバージョンを有する複数のファームウェアにおいてしばしば存在する。本論文では,最初に二値コードにおける意味論を学習し,ニューラルネットワークモデルを利用して,潜在的脆弱関数を選別し,次に2つのバイナリ関数間の3レベル特徴で二部グラフマッチングを実行する,ファームウェアにおける脆弱性を検査するための,新しいニューラルネットワークベースの段階的アプローチを提案した。FITと呼ばれるツールでアプローチを実装し,評価結果は,FITが,有効性と効率の両方に関して,最先端の手法,すなわち,ジェミニ,CVSSA,およびディスクovREより優れていることを示した。FITはまた,D-LinkルータのようなIoTデバイスの実世界ファームウェアにおける脆弱性を検出する。さらに,このツールとデータセットを,ファームウェアセキュリティ分野におけるさらなる研究を容易にすることを期待して公開した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 円板 ,  意味論 ,  ニューラルネットワーク ,  *ファームウェア ,  有効性 ,  *計算機アーキテクチャ ,  セキュリティ
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  グラフマッチング ,  脆弱性 ,  バイナリコード ,  バイナリー ,  モノのインターネット ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ファームウェアセキュリティ ,  バイナリコード ,  類似性検出 ,  ニューラルネットワーク ,  二部マッチング

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： FIT ,  深層学習 ,  マッチング ,  検査 ,  脆弱性