تحلیل آسیب پذیری CVE-2024-21338
Vulnerlab
2026-02-25
آسیب پذیری‌های تحلیل شده
جدیدترین آزمایشگاه
آخرین مسابقات
آخرین مقالات
این مقاله به بررسی ادغام تکنیک‌های اجرای نمادین (Symbolic Execution) و فازینگ (Fuzzing) برای افزایش تشخیص آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری می‌پردازد. با افزایش پیچیدگی سیستم‌های نرم‌افزاری و تهدیدات امنیتی مرتبط، روش‌های سنتی اغلب در کشف آسیب‌پذیری‌های عمیق، ناکارآمد هستند. این مطالعه با ترکیب دامنه وسیع آزمایش فازینگ توسط ابزارهایی مانند LibFuzzer، با تحلیل مسیر دقیق اجرای نمادین از طریق ابزارهایی مانند KLEE، قصد دارد رویکردی قوی‌تر برای تشخیص آسیب‌پذیری ایجاد کند. این
17. آشنایی با SanitizerStats سنی‌تایزرها (sanitizer) از يك مكانيزم ساده براي جمع‌آوري آمار پروفايلينگ (profiling statistics) پشتيباني مي‌كنند تا درک هزينه‌ها و سربار (overhead) مرتبط با استفاده از سنی‌تایزرها (sanitizer) را تسهيل كنند. 17.1 نحوه ساخت و اجرا (How to build and run) در حال حاضر SanitizerStats تنها با Control Flow Integrity (CFI)[1] قابل استفاده است. علاوه بر -fsanitize=cfi*، بايد -fsanitize-stats نيز اضافه شود. اين كار باعث مي‌شود برنامه
12. آشنایی با DataFlowSanitizer (معروف به dfsan) DataFlowSanitizer يک سامانه تحليل پوياي گردش داده (dynamic data flow analysis) به صورت عمومي است. بر خلاف ساير ابزارهاي سنی‌تایزر (Sanitizer)، اين ابزار براي شناسايي يک رده مشخص از خطاها به صورت مستقل طراحي نشده است. در عوض، يک چارچوب عمومي تحليل پوياي گردش داده فراهم ميکند تا توسط برنامه نويسان به عنوان client مورد استفاده قرار گيرد و به آنان امکان دهد
1. مقدمه (Introduction) واژه «سنی‌تایزر» (Sanitizer) در زبان انگلیسی به معنای ضدعفونی‌کننده یا پاک‌کننده است، اما در حوزه علوم کامپیوتر—به‌ویژه در اکوسیستم‌های LLVM و Clang—معنایی کاملاً تخصصی و متفاوت دارد. در این زمینه، سنی‌تایزر به ابزاری گفته می‌شود که برای تشخیص خطاهای زمان اجرا از طریق ابزارگذاری (Instrumentation) به کار می‌رود. به بیان دقیق‌تر، Code Sanitizer ابزاری است که با تزریق کدهای نظارتی در مرحله کامپایل، رفتار برنامه را در
این مقاله به بررسی ادغام تکنیک‌های اجرای نمادین (Symbolic Execution) و فازینگ (Fuzzing) برای افزایش تشخیص آسیب‌پذیری‌های نرم‌افزاری می‌پردازد. با افزایش پیچیدگی سیستم‌های نرم‌افزاری و تهدیدات امنیتی مرتبط، روش‌های سنتی اغلب در کشف آسیب‌پذیری‌های عمیق، ناکارآمد هستند. این مطالعه با ترکیب دامنه وسیع آزمایش فازینگ توسط ابزارهایی مانند LibFuzzer، با تحلیل مسیر دقیق اجرای نمادین از طریق ابزارهایی مانند KLEE، قصد دارد رویکردی قوی‌تر برای تشخیص آسیب‌پذیری ایجاد کند. این
17. آشنایی با SanitizerStats سنی‌تایزرها (sanitizer) از يك مكانيزم ساده براي جمع‌آوري آمار پروفايلينگ (profiling statistics) پشتيباني مي‌كنند تا درک هزينه‌ها و سربار (overhead) مرتبط با استفاده از سنی‌تایزرها (sanitizer) را تسهيل كنند. 17.1 نحوه ساخت و اجرا (How to build and run) در حال حاضر SanitizerStats تنها با Control Flow Integrity (CFI)[1] قابل استفاده است. علاوه بر -fsanitize=cfi*، بايد -fsanitize-stats نيز اضافه شود. اين كار باعث مي‌شود برنامه
12. آشنایی با DataFlowSanitizer (معروف به dfsan) DataFlowSanitizer يک سامانه تحليل پوياي گردش داده (dynamic data flow analysis) به صورت عمومي است. بر خلاف ساير ابزارهاي سنی‌تایزر (Sanitizer)، اين ابزار براي شناسايي يک رده مشخص از خطاها به صورت مستقل طراحي نشده است. در عوض، يک چارچوب عمومي تحليل پوياي گردش داده فراهم ميکند تا توسط برنامه نويسان به عنوان client مورد استفاده قرار گيرد و به آنان امکان دهد
1. مقدمه (Introduction) واژه «سنی‌تایزر» (Sanitizer) در زبان انگلیسی به معنای ضدعفونی‌کننده یا پاک‌کننده است، اما در حوزه علوم کامپیوتر—به‌ویژه در اکوسیستم‌های LLVM و Clang—معنایی کاملاً تخصصی و متفاوت دارد. در این زمینه، سنی‌تایزر به ابزاری گفته می‌شود که برای تشخیص خطاهای زمان اجرا از طریق ابزارگذاری (Instrumentation) به کار می‌رود. به بیان دقیق‌تر، Code Sanitizer ابزاری است که با تزریق کدهای نظارتی در مرحله کامپایل، رفتار برنامه را در
