@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240749,
 author = {中西, 響 and 長谷川, 健人 and 披田野, 清良 and 福島, 和英 and 橋本, 和夫 and 戸川, 望 and Hibiki, Nakanishi and Kento, Hasegawa and Seira, Hidano and Kazuhide, Fukushima and Kazuo, Hashimoto and Nozomu, Togawa},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集},
 month = {Oct},
 note = {近年，IoT(Internet of Things)デバイスの普及によりデバイス間で個人情報やインフラ等の重要情報が扱われることに伴い，IoTデバイスのセキュリティ対策が必要不可欠となっている．ファジングは，IoTデバイスの有効な脆弱性発見手法の1つであるが，従来手法は初期シード生成を手作業で行うためコストがかかるという点で課題がある．我々は，初期シード生成に大規模言語モデルを用いる手法(LLMベースシード生成手法)を提案しているが，テスト対象デバイスの仕様を手作業で指定する必要があった．本稿では，LLMベースシード生成手法において，通信ログを用いることでテスト対象デバイスの仕様抽出を自動化し手法を改良する．改良したLLMベースシード生成手法をさまざまな脆弱性を持つIoTデバイスに適用した結果，通信ログを用いることで，手動による仕様抽出なしにデバイスの操作や入力フォーマットに適したシードを自動生成し，手動による従来の初期シードによるファジングでは検出できなかったクラッシュの検出に成功した．, We propose an LLM-based seed generation method using communication logs for IoT devices fuzzing. The experimental evaluation results showed the effectiveness of the proposed method.},
 pages = {16--23},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {IoTデバイスのファジングのための通信ログを用いたLLMベースシード生成自動化},
 year = {2024}
}