ファジングと統計学 - Qiita
はじめに 本稿ではファジングのシードスケジューリング問題に対する統計学的なアプローチについてまとめる。統計学、強化学習の基礎、特に二項分布と標本検定および多腕バンディット問題については既知とする。 ファジングとはソフトウェアのバグ(特に脆弱性)を発見するためのソフトウェアテストの一種で、テスト対象のプログラムに多種多様な入力を与えて実行し、何らかの不具合を生じさせた入力を記録していくテスト方式だ。勿論複数の入力が同一のバグ(root cause)を引き起こしている可能性もあるため、これらの記録された入力はファジング後のトリアージというプロセスでバグと1:1に対応する様にDeduplication(重複除去)され、データベースに記録される。この一連の流れをファジングキャンペーンという。 GoogleのOSS-Fuzzの例 ランダムテストとの最大の違いは、ファジングはプログラムを実行した際の状
Google、脆弱性検出のためのファジング（Fuzzing）を機械的に実行する「OSS-Fuzz」、ベータ公開
Google、脆弱性検出のためのファジング（Fuzzing）を機械的に実行する「OSS-Fuzz」、ベータ公開 ファジング（Fuzzing）とは、「検査対象のソフトウェアに『ファズ（英名：fuzz）』と呼ばれる問題を引き起こしそうなデータを大量に送り込み、その応答や挙動を監視することで脆弱性を検出する検査手法」であると、IPA（独立行政法人 情報処理推進機構）が発行する「ファジング活用の手引き」で説明されています。 Googleは、このファジングを機械的に実行するためのソフトウェア「OSS-Fuzz」をベータ公開したことを発表しました。 OSS-Fuzzの開発はGoogleと、OpenSSLやOpenSSH、NTPdなどインターネットの基盤に欠かせないソフトウェア開発を支援する「Core Infrastructure Initiative」が共同で行っています。 OSS-Fuzzはすでにフ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
