RFCAudit: An LLM Agent for Functional Bug Detection in Network Protocols

📄 arXiv: 2506.00714v2 📥 PDF

作者: Mingwei Zheng, Chengpeng Wang, Xuwei Liu, Jinyao Guo, Shiwei Feng, Xiangyu Zhang

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2025-05-31 (更新: 2025-10-04)

💡 一句话要点

提出RFCAudit以解决网络协议功能性错误检测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 功能性错误检测 网络协议 大型语言模型 语义分析 自动化审计 网络安全 软件验证

📋 核心要点

  1. 现有的静态分析工具无法有效检测网络协议实现中的功能性错误，导致潜在的安全隐患和服务中断。
  2. RFCAudit通过引入大型语言模型，采用索引和检测两个代理，进行深层语义分析以识别功能性错误。
  3. 在六个真实的网络协议实现中，RFCAudit识别了47个功能性错误，精度达到81.9%，显示出其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

功能正确性对于确保网络协议实现的可靠性和安全性至关重要。功能性错误是指实现与RFC文档中指定的行为不一致的情况，这可能导致严重后果，包括错误路由、身份验证绕过和服务中断。检测这些错误需要对规范文档和源代码进行深层语义分析，这超出了传统静态分析工具的能力。本文介绍了RFCAudit，一个利用大型语言模型（LLMs）检测功能性错误的自主代理，通过检查网络协议实现与其RFC规范的一致性。RFCAudit包括两个关键组件：索引代理和检测代理，前者生成语义索引以缩小扫描范围，后者通过需求驱动检索迭代收集相关数据，最终有效识别与RFC规范的不一致。我们在六个真实网络协议实现上评估RFCAudit，发现其识别了47个功能性错误，精度达到81.9%，其中20个错误已被开发者确认或修复。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决网络协议实现中的功能性错误检测问题。现有的静态分析工具在深层语义分析方面存在不足，无法有效识别与RFC文档不一致的实现。

核心思路：RFCAudit的核心思路是模仿人类审计过程，利用大型语言模型进行语义分析，通过索引和检测两个代理来提高检测的准确性和效率。

技术框架：RFCAudit的整体架构包括两个主要模块：索引代理负责生成协议代码的语义索引，检测代理则通过需求驱动检索来识别潜在的不一致性。

关键创新：RFCAudit的关键创新在于结合了大型语言模型的语义理解能力与传统的协议审计方法，显著提升了功能性错误检测的准确性和效率。

关键设计：在设计中，索引代理采用分层总结的方式生成语义索引，检测代理则通过迭代收集相关数据结构和函数，确保检测过程的全面性和准确性。具体的参数设置和网络结构细节未在摘要中详细说明。

📊 实验亮点

RFCAudit在六个真实网络协议实现中识别了47个功能性错误，精度达到81.9%。这一结果表明，RFCAudit在功能性错误检测方面的有效性，且其中20个错误已被开发者确认或修复，进一步验证了其实际应用价值。

🎯 应用场景

RFCAudit的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在网络安全和协议验证领域。通过提高功能性错误检测的效率和准确性，RFCAudit能够帮助开发者在早期阶段识别和修复潜在的安全漏洞，从而增强网络协议的可靠性和安全性。未来，该技术还可以扩展到其他领域，如软件验证和自动化测试。

📄 摘要（原文）

Functional correctness is critical for ensuring the reliability and security of network protocol implementations. Functional bugs, instances where implementations diverge from behaviors specified in RFC documents, can lead to severe consequences, including faulty routing, authentication bypasses, and service disruptions. Detecting these bugs requires deep semantic analysis across specification documents and source code, a task beyond the capabilities of traditional static analysis tools. This paper introduces RFCAudit, an autonomous agent that leverages large language models (LLMs) to detect functional bugs by checking conformance between network protocol implementations and their RFC specifications. Inspired by the human auditing procedure, RFCAudit comprises two key components: an indexing agent and a detection agent. The former hierarchically summarizes protocol code semantics, generating semantic indexes that enable the detection agent to narrow down the scanning scope. The latter employs demand-driven retrieval to iteratively collect additional relevant data structures and functions, eventually identifying potential inconsistencies with the RFC specifications effectively. We evaluate RFCAudit across six real-world network protocol implementations. RFCAudit identifies 47 functional bugs with 81.9% precision, of which 20 bugs have been confirmed or fixed by developers.