TAIFuzz: 汚染分析計測器ベースのファームウェアファジングシステム

5G技術の発展に伴い、モノのインターネット（IoT）デバイスが広く使用され、ネットワーク上での露出数が増加しています。IoTデバイスは多くのセキュリティ問題を引き起こし、成熟したセキュリティ分析技術はその低性能と多様なアーキテクチャのために適用できず、IoTデバイスの脆弱性マイニングは効率が低いです。本論文では、IoTデバイスのファームウェアバイナリプログラムの脆弱性探索問題を解決するために、汚染分析計測器ベースのファームウェアファジングシステム（TAIFuzz）を提案します。この研究には主に以下の内容が含まれます。1) リモートクロスデバッグに基づくファームウェアバイナリプログラムの動的計測方法を提案し、x86ホスト上でQEMUを介してファームウェアプログラムを実行し、プログラムを実際のデバイスから独立させ、成熟したx86アーキテクチャ分析ツールを使用して、リモートクロスデバッグ技術を介してエミュレートされたファームウェアに対してバイナリ計測を実行します。2) 動的バイナリ計測に基づく汚染分析方法を提案し、汚染分析関連情報を通じてシミュレーション実行結果のみを計測し、計測ポイントが脆弱性探索効率に与える影響をさらに減少させます。計測からのフィードバック情報はテストケース生成作業に転送可能で、テストセットは外部入力データにさらされる危険なパスに到達できるようになります。3) バイナリ動的計測技術から得られた汚染情報とモデル制約ファイルの制約に基づくフィードバックベースのファジングケース変異アルゴリズムを提案し、テストケースを処理するために適切なテストケース変異アルゴリズムを選択します。ファジングのシード変異プロセスを導き出し、生成されたテストケースはより効果的であり、それによってファジングの主な危険なパスのカバレッジが向上します。実験的比較を通じて、提案されたTAIFuzzは、一般的に使用されているプロトコルファジングツールであるBoofuzzやPeachよりも短時間で脆弱性探索を完了でき、IoTデバイスのファジング効率を向上させることが示されました。