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SparrowHawk: Memory Safety Flaw Detection via Data-Driven Source Code Annotation

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Yunlong Lyu
Wang Gao
Siqi Ma
Qibin Sun
Juanru Li
Erschienen in
Information Security and Cryptology
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

SparrowHawk ist ein innovatives Werkzeug, das entwickelt wurde, um Sicherheitslücken im Speicher von Software zu erkennen, indem Funktions-Prototypen mittels maschinellem Lernen kommentiert werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Programmanalysetechniken verwendet SparrowHawk einen datengestützten Ansatz, um Muster anfälligen Codes zu lernen, wodurch es effizienter und effektiver bei der Identifizierung von Fehlern ist. Durch die Segmentierung von Funktionsprototypen in sinnvolle Subwörter und die Schulung eines siamesischen Netzwerks zur Einbettung von Funktionsprototypen kann SparrowHawk Funktionen präzise kommentieren und Schwachstellen wie Nullzeigerdereferenzen und Double Free erkennen. Das Tool wurde in realen Open-Source-Projekten evaluiert und berichtete erfolgreich über 51 bisher unbekannte Speicherfehler, was seinen praktischen Wert bei der Verbesserung der Softwaresicherheit unter Beweis stellte.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
SparrowHawk: Memory Safety Flaw Detection via Data-Driven Source Code Annotation
Verfasst von
Yunlong Lyu
Wang Gao
Siqi Ma
Qibin Sun
Juanru Li
Copyright-Jahr
2021
Buch
Information Security and Cryptology

Print ISBN: 978-3-030-88322-5

Electronic ISBN: 978-3-030-88323-2

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-88323-2_7
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