تحلیل آسیب پذیری CVE-2024-21338
Vulnerlab
2026-02-25
آسیب پذیری‌های تحلیل شده
جدیدترین آزمایشگاه
آخرین مسابقات
آخرین مقالات
چکیده – WebAssembly، یک استاندارد باز برای کدهای باینری می‌باشد که به سرعت در وب و فراتر از آن در حال گسترش و پذیرش است. از آنجا که باینری‌ها اغلب با زبان‌های سطح پایینی مانند C و ++C نوشته می‌شوند، می‌توانند مملو از همان باگ‌هایی باشند که در نمونه‌های سنتیِ متناظر آن‌ها نیز وجود دارد. با این حال، ابزارهای محدودی برای کشف این باگ‌ها در باینری‌های WebAssembly وجود دارد. ما
چکیده – فازینگ جعبه خاکستری (greybox fuzzing) از طریق اثربخشی بی‌سابقه در شناسایی خودکار خطاها، به بهبود امنیت نرم‌افزار کمک می‌کند. موفقیت این رویکرد ناشی از بازخورد پوشش (coverage feedback) استخراج شده از سیستم تحت آزمون (Program Under Test – PUT) است که فازر را برای کاوش بخش‌های مختلف برنامه هدایت می‌کند. رایج‌ترین شیوه استفاده از این بازخورد، جستجوی نوآوری‌محور (novelty search) است؛ در این روش، فازر تنها ورودی‌هایی را
چکیده – فازینگ (Fuzzing) به یکی از مؤثرترین تکنیک‌های خودکار برای کشف آسیب‌پذیری‌ها و باگ‌های (bug) نرم‌افزاری تبدیل شده است. با وجود سال‌ها پژوهش که جنبه‌های مختلف این حوزه را هدف قرار داده‌اند، ارزیابی میزان پیشرفت واقعی فازینگ در گذر زمان همچنان چالش‌برانگیز است. در این مقاله، ما یک تحلیل تجربی در مقیاس وسیع از روند پیشرفت فازینگ ارائه می‌دهیم که بر پایه ++AFL انجام شده است؛ پیشرفته‌ترین فازری که
چکیده – امروزه مجازی‌سازی تودرتو (Nested virtualization) به طور گسترده توسط تأمین‌کنندگان اصلی خدمات ابری پشتیبانی می‌شود و به کاربران امکان می‌دهد از فناوری‌های مبتنی بر مجازی‌سازی در فضای ابری بهره‌مند شوند. با این حال، پشتیبانی از مجازی‌سازی تودرتو به طور قابل توجهی بر پیچیدگی هایپروایزر (hypervisor) میزبان می‌افزاید و سطح حمله جدیدی را در بسترهای ابری ایجاد می‌کند. اگرچه پژوهش‌های پیشین متعددی فازینگ هایپروایزرها را مورد بررسی قرار داده‌اند،
۱. مقدمه‌ای بر فازینگ (An Introduction to Fuzzing) فازینگ (Fuzzing) یکی از مؤثرترین روش‌های خودکار برای شناسایی باگ‌ها (Bug) و آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری است که با تولید و ارسال ورودی‌های تصادفی، نیمه‌تصادفی یا ساخت‌یافته، رفتار برنامه را در شرایط غیرعادی مورد بررسی قرار می‌دهد. هدف اصلی این تکنیک، وادار کردن نرم‌افزار به پردازش داده‌های غیرمنتظره و تحلیل واکنش آن در برابر این ورودی‌ها است تا خطاهایی مانند کرش (Crash)، نشت حافظه
چکیده – WebAssembly، یک استاندارد باز برای کدهای باینری می‌باشد که به سرعت در وب و فراتر از آن در حال گسترش و پذیرش است. از آنجا که باینری‌ها اغلب با زبان‌های سطح پایینی مانند C و ++C نوشته می‌شوند، می‌توانند مملو از همان باگ‌هایی باشند که در نمونه‌های سنتیِ متناظر آن‌ها نیز وجود دارد. با این حال، ابزارهای محدودی برای کشف این باگ‌ها در باینری‌های WebAssembly وجود دارد. ما
چکیده – فازینگ جعبه خاکستری (greybox fuzzing) از طریق اثربخشی بی‌سابقه در شناسایی خودکار خطاها، به بهبود امنیت نرم‌افزار کمک می‌کند. موفقیت این رویکرد ناشی از بازخورد پوشش (coverage feedback) استخراج شده از سیستم تحت آزمون (Program Under Test – PUT) است که فازر را برای کاوش بخش‌های مختلف برنامه هدایت می‌کند. رایج‌ترین شیوه استفاده از این بازخورد، جستجوی نوآوری‌محور (novelty search) است؛ در این روش، فازر تنها ورودی‌هایی را
چکیده – فازینگ (Fuzzing) به یکی از مؤثرترین تکنیک‌های خودکار برای کشف آسیب‌پذیری‌ها و باگ‌های (bug) نرم‌افزاری تبدیل شده است. با وجود سال‌ها پژوهش که جنبه‌های مختلف این حوزه را هدف قرار داده‌اند، ارزیابی میزان پیشرفت واقعی فازینگ در گذر زمان همچنان چالش‌برانگیز است. در این مقاله، ما یک تحلیل تجربی در مقیاس وسیع از روند پیشرفت فازینگ ارائه می‌دهیم که بر پایه ++AFL انجام شده است؛ پیشرفته‌ترین فازری که
چکیده – امروزه مجازی‌سازی تودرتو (Nested virtualization) به طور گسترده توسط تأمین‌کنندگان اصلی خدمات ابری پشتیبانی می‌شود و به کاربران امکان می‌دهد از فناوری‌های مبتنی بر مجازی‌سازی در فضای ابری بهره‌مند شوند. با این حال، پشتیبانی از مجازی‌سازی تودرتو به طور قابل توجهی بر پیچیدگی هایپروایزر (hypervisor) میزبان می‌افزاید و سطح حمله جدیدی را در بسترهای ابری ایجاد می‌کند. اگرچه پژوهش‌های پیشین متعددی فازینگ هایپروایزرها را مورد بررسی قرار داده‌اند،
۱. مقدمه‌ای بر فازینگ (An Introduction to Fuzzing) فازینگ (Fuzzing) یکی از مؤثرترین روش‌های خودکار برای شناسایی باگ‌ها (Bug) و آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری است که با تولید و ارسال ورودی‌های تصادفی، نیمه‌تصادفی یا ساخت‌یافته، رفتار برنامه را در شرایط غیرعادی مورد بررسی قرار می‌دهد. هدف اصلی این تکنیک، وادار کردن نرم‌افزار به پردازش داده‌های غیرمنتظره و تحلیل واکنش آن در برابر این ورودی‌ها است تا خطاهایی مانند کرش (Crash)، نشت حافظه
