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SUMMARY:Becks JP May 2024
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/94426
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nEnglish follows 
 after Japanese\nBECKS が日本に戻ってきました! BECKS は Beer 
 と Hacks を表す、サイバーセキュリティに興味のあるハ
 ッカー、エンジニア、リサーチャーのためのカジュア
 ルなミートアップです。\nテクニカルなトークと共に
 交流しましょう!\n(※講演は英語で行われますが、日本
 語への同時通訳が提供されます)\n開催場所\n東京ガー
 デンテラス紀尾井町 紀尾井タワー 11F BASE 11 (Googpe Maps)\
 n開催日時\n2024/05/23 19:00-21:30\nスケジュール\n\n18:50 オー
 プン\n19:00-19:20 ウェルカムスピーチ\n19:20-20:00 Session 1\n2
 0:00-20:10 小休憩\n20:10-20:50 Session 2\n20:50-21:30 ソーシャル
 イベント\n\n講演概要\nExploit the smart speaker at Pwn2Own (Nguye
 n Quoc Trung)\nAbstract\nこの講演では、私と私のチームメイ
 トが Sonos Era 100 スマートスピーカーにおいて認証なし
 の RCE（リモートコード実行）をどのように達成したか
 について話します。この講演では、以下のトピックを
 取り上げます：\n\nなぜこのターゲットを選んだのか？
 \nSMB プロトコル\nlibsmb2 ライブラリの動作\n使用後解放
 バグ\n情報漏洩\nデモビデオ\n\nProfile\n私は 2022 年半ば
 から LINE（VN AST）でセキュリティエンジニアとして働
 いています。主な仕事は、ウェブアプリとモバイルア
 プリのコードレビューを行うことです。暇な時には、
 研究やエクスプロイトを行うことが好きです。\nAutomati
 c prompt refinement for vulnerability analysis (Kim Sung Woo)\nAbstract\n
 本研究では、オープンソースの大規模言語モデル（LLMs
 ）を使用して、膨大な量のソースコード内の脆弱性を
 効果的に検出するアプローチを紹介します。この研究
 は、追加のモデルトレーニングやファインチューニン
 グを必要とせず、プロンプトの最適化を通じてLLMsの脆
 弱性分析能力を向上させる方法を提案します。LLMsの使
 用により、コードの複雑性や開発環境の多様性に制約
 されることなく、脆弱性分析において一貫したパフォ
 ーマンスを実現します。このアイデアを検証するため
 に、限定されたタイプの脆弱性（DOMベースのXSS）につ
 いて実験を行い、高い精度（90％以上）とリコール（90
 ％以上）を達成しました。この方法論を通じて、9つの
 新しいDOMベースのXSS脆弱性を発見し報告しました。ま
 た、このアイデアを複数の脆弱性タイプに一般化する
 ために必要な追加研究と制約についても共有します。\
 n主要ポイント：\n\nプロジェクトでLLMsを効率的に使用
 するための基本的なハードウェア要件\nコード分析に
 特化したLLMsと一般的な自然言語処理を中心としたLLMs
 の違い\n脆弱性検出のための効果的なプロンプトエン
 ジニアリング技術\n限定されたデータセットで生成さ
 れたプロンプトのスケーラビリティを評価する方法論\
 n企業内のソースコード分析のためのオープンソースLLM
 sの実世界での応用事例\n\nProfile\n私は、会社内のシス
 テムおよびサービスのアーキテクチャと設計に関する
 セキュリティコンサルティングを行い、最新技術の研
 究を通じて製品のセキュリティを向上させることに貢
 献しています。AIを使用してセキュリティ専門家が行
 う必要があるタスクを自動化することに興呀がありま
 す。\n\nBECKS is back in Japan! BECKS stands for Beer and Hacks\, and l
 ike its name it's a casual meet-up between hackers / engineers / research
 ers interested in cybersecurity. Check out technical talks and meet peopl
 e from security field for fun and profit!\n(Talks are spoken in English. 
 Simultaneous Japanese interpretation is available too.) \nLocation\nKioi 
 Tower 11F BASE 11 (1-3 Kioicho\, Chiyoda-ku\, Tokyo\, Japan) (Googpe Maps
 )\nDate\n2024/05/23 19:00-21:30\nSchedule\n\n18:50 Open\n19:00-19:20 Welc
 oming words & grab some beer and dine\n19:20-20:00 Session 1\n20:00-20:10
  Short break\n20:10-20:50 Session 2\n20:50-21:30 Social event\n\nTalk det
 ails\nExploit the smart speaker at Pwn2Own (Nguyen Quoc Trung)\nAbstract\
 nIn this talk I’m going to talk about how I and my teammate got an unau
 thenticated RCE on the Sonos Era 100 smart speaker. In this talk\, I will
  cover the following topics:\n\nWhy we chose this target?\nThe SMB protoc
 ol\nHow libsmb2 library works\nThe use-after-free bug\nThe information le
 ak\nDemo video\n\nProfile\nI worked as a security engineer at LINE (VN AS
 T) since mid 2022. My main work is to do code review web app and mobile a
 pp. I like to research/exploit things when I’m free.\nAutomatic prompt 
 refinement for vulnerability analysis (Kim Sung Woo)\nAbstract\nWe introd
 uce an approach to effectively detect vulnerabilities in vast amounts of 
 source code using open-source large language models (LLMs). This study pr
 oposes a method to enhance the vulnerability analysis capability of LLMs 
 without requiring additional model training or fine-tuning\, but merely t
 hrough prompt optimization. The use of LLMs allows for consistent perform
 ance in vulnerability analysis without being constrained by the complexit
 y of code or the diversity of the development environment. To validate th
 e idea\, we conducted experiments on a limited type of vulnerability (DOM
  Based XSS) and achieved high precision (over 90%) and recall (over 90%).
  Through this methodology\, we discovered and reported 9 new DOM Based XS
 S vulnerabilities. We also share the necessary additional research and co
 nstraints to generalize this idea to multiple types of vulnerabilities.\n
 Key Points:\n\nBasic hardware requirements for efficient use of LLMs in p
 rojects\nDifferences between LLMs specialized in code analysis and those 
 centered on general natural language processing\nEffective prompt enginee
 ring techniques for vulnerability detection\nMethodology for evaluating t
 he scalability of prompts generated with limited datasets\nReal-world app
 lication cases of open-source LLMs for internal source code analysis in c
 orporations\n\nProfile\nI conduct security consulting on the architecture
  and design of systems and services within the company and contribute to 
 enhancing product security by researching the latest technologies. I am i
 nterested in automating the tasks that security experts need to perform u
 sing AI.
LOCATION:BASE 11 東京都千代田区紀尾井町1-3 東京ガーデンテ
 ラス紀尾井町 紀尾井タワー11F
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