为了提高 Fuzzing 的效率和有效性,研究者引入了灰盒 Fuzzing 技术,通过插桩和反馈机制来优化输入生成策略。2007 年,Zalewski 发布了 AFL(American Fuzzy Lop),这是一种采用灰盒 Fuzzing 技术的工具,大大提高了Fuzzing 的覆盖率(Coverage)和漏洞发现率。 1.4 现...
为了提高 Fuzzing 的效率和有效性,研究者引入了灰盒 Fuzzing 技术,通过插桩和反馈机制来优化输入生成策略。2007 年,Zalewski 发布了 AFL(American Fuzzy Lop),这是一种采用灰盒 Fuzzing 技术的工具,大大提高了Fuzzing 的覆盖率(Coverage)和漏洞发现率。 1.4 现代 Fuzzing(2010s 至今) 现代Fuzzing 工具结合了先进的...
为了提高 Fuzzing 的效率和有效性,研究者引入了灰盒 Fuzzing 技术,通过插桩和反馈机制来优化输入生成策略。2007 年,Zalewski 发布了 AFL(American Fuzzy Lop),这是一种采用灰盒 Fuzzing 技术的工具,大大提高了Fuzzing 的覆盖率(Coverage)和漏洞发现率。 1.4 现代 Fuzzing(2010s 至今) 现代Fuzzing 工具结合了先进的...
$ afl-fuzz -i fuzzing/in-o fuzzing/out -m none -x fuzzing/expr.dict -M expr_main -- src/expr $ AFL_IMPORT_FIRST=1 AFL_NO_UI=1 afl-fuzz -i fuzzing/in-o fuzzing/out -m none -x fuzzing/expr.dict -S expr_slave -- src/expr 这里AFL 会通过dup2系统调用函数自动将测试用例的内容...
AFL(American Fuzzy Lop)是由Google安全工程师Michał Zalewski开发的一款开源fuzzing测试工具。 其可以高效地对二进制程序进行fuzzing,挖掘可能存在的内存安全漏洞,如栈溢出、堆溢出、UAF、double free等。 由于需要在相关代码处插桩,因此AFL主要用于对开源软件进行测试。
根据compiler的选择不同会影响后续fuzzing效率。 1、LTO mode (afl-clang-lto/afl-clang-lto++) LTO(Link Time Optimization)链接时优化是链接期间的程序优化,多个中间文件通过链接器合并在一起,并将它们组合为一个程序,缩减代码体积,因此链接时优化是对整个程序的...
这上面两种情况都是我们fuzzing中很常遇见的,所幸AFL++提供了部分插桩编译的功能,即”partial instrumentation“,它允许我们指定应该检测那些内容以及不应该检测那些内容,这个检测的颗粒是代码源文件、函数级两级。具体用法如下: 检测指定部分。创建一个文件(allowlist.txt,文件名没有要求),需要在其中指定应包含检测的源...
大多数时候,我们fuzzing一个目标想要其达到我们预期的效果,都需要Patch。并且我们在后续fuzzing流程的持续改进中可能还会发现一些影响fuzzing效率的地方,我们又会倒回来patch,编译重新启动fuzzing。 input corpus 收集语料库 对于模糊测试工具而言,我们需要为其准备一个或多个起始的输入案例,这些案例通常能够很好的测试目标程...
文件大小对fuzzing的性能有很大的影响,一是因为大文件会让目标程序变慢,二是因为大文件减少了一个mutation触发重要格式控制结构的,而不是总在触发冗余的数据块。因为一些mutations可以使得产生文件的大小迭代性增加,所以也要考虑(一个不好的起始语料)这个因素。 幸运的是,instrumentation的反馈提供了一个用来自动精简(tri...
这上面两种情况都是我们fuzzing中很常遇见的,所幸AFL++提供了部分插桩编译的功能,即"partial instrumentation",它允许我们指定应该检测那些内容以及不应该检测那些内容,这个检测的颗粒是代码源文件、函数级两级。具体用法如下: 检测指定部分。创建一个文件(allowlist.txt,文件名没有要求),需要在其中指定应包含检测的源代...