vulnerlab - والنرلب - فازینگ جامع و مقرون‌به‌صرفه آگاه از دستور زبان

تسهیل فازینگ جامع و مقرون‌به‌صرفه آگاه از دستور زبان با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ

نرم‌افزارهای مدرن اغلب ورودی‌هایی با دستور زبان‌های (grammars) بسیار پیچیده را می‌پذیرند. برای انجام فازینگ جعبه خاکستری (greybox fuzzing) و کشف باگ‌های امنیتی (security bugs) در چنین نرم‌افزارهایی، تولید ورودی‌هایی که با دستور زبان‌ ورودی نرم‌افزار مطابقت داشته باشند، ضروری است. با این حال، این یک کار چالش‌برانگیز شناخته شده است زیرا نیاز به درک عمیقی از گرامر دارد که اغلب در دسترس نیست و استنباط آن دشوار است. پیشرفت‌های

مطالعه مقاله
DFL - والنرلب - vulnerlab - فازینگ - fuzzing -

DFL: چارچوب فازینگ مبتنی بر تولید نمونه‌های DOM برای موتورهای رندر مرورگر

امنیت مرورگرهای وب (Web Browsers) به‌عنوان یکی از مؤلفه‌های بنیادی زیرساخت دسترسی به اینترنت (Internet Access Infrastructure)، توجه قابل‌توجهی را به خود جلب کرده است. رویکردهای فعلی برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرورگر (Browser Vulnerabilities) عمدتاً بر ممیزی کد (Code Auditing) و آزمون واحد مبتنی بر مؤلفه (Componentized Unit Testing) متکی هستند. فازینگ (Fuzzing) به‌عنوان یک تکنیک کارآمد (Efficient Technique) برای کشف آسیب‌پذیری‌ها (Vulnerability Discovery) مطرح شده است. با این حال، به‌کارگیری

مطالعه مقاله
والنرلب - vulnerlab - فازینگ - fuzzing

مروری بر فازینگ

چکیده (Abstract) آسیب ‌پذیری‌های امنیتی یکی از علل اصلی تهدیدات سایبری می‌باشند. پژوهشگران برای کشف و رفع این آسیب ‌پذیری‌ها، روش‌های مختلفی را پیشنهاد داده‌اند که در این میان، فازینگ (Fuzzing) به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها شناخته می‌شود. در سال‌های اخیر، راه حل‌های فازینگ، مانند AFL، پیشرفت‌های چشمگیری در کشف آسیب ‌پذیری‌ها داشته‌اند. این مقاله به خلاصه‌ای از پیشرفت‌های اخیر می‌پردازد، تحلیل می‌کند که چگونه این پیشرفت‌ها فرآیند فازینگ

مطالعه مقاله
vulnerlab - والنرلب - فازینگ جامع و مقرون‌به‌صرفه آگاه از دستور زبان

تسهیل فازینگ جامع و مقرون‌به‌صرفه آگاه از دستور زبان با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ

نرم‌افزارهای مدرن اغلب ورودی‌هایی با دستور زبان‌های (grammars) بسیار پیچیده را می‌پذیرند. برای انجام فازینگ جعبه خاکستری (greybox fuzzing) و کشف باگ‌های امنیتی (security bugs) در چنین نرم‌افزارهایی، تولید ورودی‌هایی که با دستور زبان‌ ورودی نرم‌افزار مطابقت داشته باشند، ضروری است. با این حال، این یک کار چالش‌برانگیز شناخته شده است زیرا نیاز به درک عمیقی از گرامر دارد که اغلب در دسترس نیست و استنباط آن دشوار است. پیشرفت‌های

مطالعه مقاله
DFL - والنرلب - vulnerlab - فازینگ - fuzzing -

DFL: چارچوب فازینگ مبتنی بر تولید نمونه‌های DOM برای موتورهای رندر مرورگر

امنیت مرورگرهای وب (Web Browsers) به‌عنوان یکی از مؤلفه‌های بنیادی زیرساخت دسترسی به اینترنت (Internet Access Infrastructure)، توجه قابل‌توجهی را به خود جلب کرده است. رویکردهای فعلی برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های مرورگر (Browser Vulnerabilities) عمدتاً بر ممیزی کد (Code Auditing) و آزمون واحد مبتنی بر مؤلفه (Componentized Unit Testing) متکی هستند. فازینگ (Fuzzing) به‌عنوان یک تکنیک کارآمد (Efficient Technique) برای کشف آسیب‌پذیری‌ها (Vulnerability Discovery) مطرح شده است. با این حال، به‌کارگیری

مطالعه مقاله
والنرلب - vulnerlab - فازینگ - fuzzing

مروری بر فازینگ

چکیده (Abstract) آسیب ‌پذیری‌های امنیتی یکی از علل اصلی تهدیدات سایبری می‌باشند. پژوهشگران برای کشف و رفع این آسیب ‌پذیری‌ها، روش‌های مختلفی را پیشنهاد داده‌اند که در این میان، فازینگ (Fuzzing) به عنوان یکی از پرکاربردترین تکنیک‌ها شناخته می‌شود. در سال‌های اخیر، راه حل‌های فازینگ، مانند AFL، پیشرفت‌های چشمگیری در کشف آسیب ‌پذیری‌ها داشته‌اند. این مقاله به خلاصه‌ای از پیشرفت‌های اخیر می‌پردازد، تحلیل می‌کند که چگونه این پیشرفت‌ها فرآیند فازینگ

مطالعه مقاله
wpChatIcon
wpChatIcon