Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu çalışmada, ikili yürütülebilir yazılımlarda sıkça rastlanan arabellek taşması zayıflığına neden olan şüpheli ikili işlem kod dizilimlerinin tespitine yönelik geliştirilen yöntem ve deneysel sonuçlar paylaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Günlük hayatımızda kullandığımız birçok akıllı cihazı kişisel ve çevresel verilerimizle besliyor, daha işlevsel-yararlı hale gelmelerini sağlıyoruz. İçerdikleri yazılımlar ile “akıllı” davranan bu cihazlar çoğu zaman karar alma aşamasında bizleri yönlendirebiliyor. Günlük hayatımızda artan “yazılım kullanma” ihtiyacı aynı zamanda saldırı yüzeyini artırmakta ve bilinçli kullanıcılarda tedirginlik yaratabilmektedir. Bu durum yazılımların işlevselliği kadar güvenliğini de ön plana çıkarmaktadır. Kullandığımız yazılımın güvenlik zayıflığı içerdiğini öğrendiğimizde hızlıca ya tamamen kullanmaktan vazgeçiyor ya da güvenlik açığı giderilmiş sürümünün yayımlanmasını bekliyoruz. Yazılımlardaki güvenlik zayıflıklarının kullanım öncesi tespiti hem müşteri memnuniyetini artırmakta hem de geliştiricinin saygınlığını artırmaktadır. Bu çalışmada, ikili yürütülebilir yazılımlarda sıkça rastlanan arabellek taşması zayıflığına neden olan şüpheli ikili işlem kod dizilimlerinin tespitine yönelik geliştirilen yöntem ve deneysel sonuçlar paylaşılmıştır.
Abstract
We feed many smart devices that we use in our daily lives with our personal and environmental data and make them more functional and useful. These devices, which are smart with the software they contain, can often guide us in decision-making. The increasing “need to use software” in our daily lives also increases the attack surface and can create doubtfulness for privacy-conscious users. This makes the software security as important as the functionality. When we find out that the software we use contains security vulnerability we either quickly stop using it completely or we are waiting for the new release of the secure version. Detection of security weaknesses in software before use increases customer satisfaction and developer reputation. In this study, we present a new method and its success for detecting suspicious opcode sequences which cause buffer overflow vulnerabilities in binary executables.