تحلیل آسیب پذیری CVE-2024-21338
Vulnerlab
2026-02-25
آسیب پذیری‌های تحلیل شده
جدیدترین آزمایشگاه
آخرین مسابقات
آخرین مقالات
زمان‌بندی مؤثر بذر (Seed)، در فازینگ پروتکل شبکه، نقش مهمی در بهبود کارایی آزمایش ایفا می‌کند. روش‌های سنتی زمان‌بندی بذر مبتنی بر حالت (وضعیت) در فازینگ پروتکل شبکه اغلب با انتخاب بذر نامتوازن، استراتژی‌های زمان‌بندی یکپارچه و تخصیص توان ناکارآمد محدود می‌شوند. برای غلبه بر این محدودیت‌ها، ما SCFuzz را پیشنهاد می‌کنیم، به طور خاص با استفاده از یک مدل باندیت چنداهرمـی (Multi-Armed Bandit Model) برای ایجاد تعادل پویا بین
چکیده – مقاله «BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer» یک ابزار نوآورانه برای کشف آسیب پذیری‌های امنیتی در برنامه‌های وب معرفی می‌کند که براساس ترکیب مدل زبانی BERT و یادگیری تقویتی (RL – Reinforcement Learning) طراحی شده است. عملکرد BertRLFuzzer به این صورت است که با دریافت فهرستی از بذرهای ورودی اولیه (seed inputs)، عملیات جهش (mutation) را بر روی آن‌ها انجام می‌دهد به‌گونه‌ای که هم با دستور
زمان‌بندی مؤثر بذر (Seed)، در فازینگ پروتکل شبکه، نقش مهمی در بهبود کارایی آزمایش ایفا می‌کند. روش‌های سنتی زمان‌بندی بذر مبتنی بر حالت (وضعیت) در فازینگ پروتکل شبکه اغلب با انتخاب بذر نامتوازن، استراتژی‌های زمان‌بندی یکپارچه و تخصیص توان ناکارآمد محدود می‌شوند. برای غلبه بر این محدودیت‌ها، ما SCFuzz را پیشنهاد می‌کنیم، به طور خاص با استفاده از یک مدل باندیت چنداهرمـی (Multi-Armed Bandit Model) برای ایجاد تعادل پویا بین
چکیده – مقاله «BertRLFuzzer: A BERT and Reinforcement Learning Based Fuzzer» یک ابزار نوآورانه برای کشف آسیب پذیری‌های امنیتی در برنامه‌های وب معرفی می‌کند که براساس ترکیب مدل زبانی BERT و یادگیری تقویتی (RL – Reinforcement Learning) طراحی شده است. عملکرد BertRLFuzzer به این صورت است که با دریافت فهرستی از بذرهای ورودی اولیه (seed inputs)، عملیات جهش (mutation) را بر روی آن‌ها انجام می‌دهد به‌گونه‌ای که هم با دستور
