1.honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列(1)——反馈驱动
2.探索|模糊测试 Fuzzing Test
3.AFL--模糊测试使用浅析
4.afl源码是码阅什么意思?
5.模糊测试工具 AFL的原理与实践
6.Dojo构建Ajax应用程序序
honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列(1)——反馈驱动
honggfuzz漏洞挖掘技术详解(1)——反馈驱动
反馈驱动是漏洞挖掘技术中的关键策略,它通过追踪样本触发的码阅代码覆盖率,优化输入样本以提升覆盖率,码阅从而增加发现漏洞的码阅可能性。在业界,码阅AFL、码阅antd表格源码libfuzzer和honggfuzz是码阅基于代码覆盖率的三大著名Fuzzer,它们均开源,码阅可在GitHub上获取。码阅
honggfuzz尤其受到关注,码阅其原理与应用将是码阅我们系列探讨的重点。我曾深入研究过honggfuzz的码阅源码并进行二次开发,实践证明其挖掘漏洞的码阅效果显著。系列将详细解析honggfuzz的码阅运作机制,从代码覆盖率的码阅三种衡量标准——函数、基本块和边界,到实际应用中的反馈驱动原理。
在honggfuzz中,基本块覆盖率是主要的统计方式。通过编译选项,如添加`-fsanitize-coverage=bb`,可以生成`sancov.map`和`sancov.raw`文件,记录执行过的基本块信息。honggfuzz会分析这些文件,计算覆盖率,根据新路径或链接库加载情况,生成变异样本以触发更多未探索的路径。
honggfuzz诞生于年,与AFL同时期发布,AFL的出现极大地推动了安全领域的发展。尽管AFL源码分析众多,opencpn源码解析honggfuzz的深度剖析却相对较少,因此我决定编写这一系列文章。个人曾为honggfuzz贡献代码,但未被采纳,于是转向自行开发,为不同平台添加新功能,并借此发现了不少CVE。
后续文章将深入探讨honggfuzz的更多细节,感谢robertswiecki创建出这款强大的工具。这些内容源自公众号:漏洞战争。
探索|模糊测试 Fuzzing Test
探索模糊测试的奥秘:Fuzzing Test详解
Fuzzing Test,一种用于软件缺陷检测的自动化测试技术,通过向程序提供随机输入,查找可能导致程序崩溃的场景。它是一种黑盒测试方法,无需源代码,有助于发现关键缺陷,降低代码评审成本。但并非万能,具有其优缺点。
Fuzzers主要分为两种:Dumb Fuzzers提供随机输入,如网络协议数据或用户输入,能快速生成结果,但可能错过特定输入场景引发的问题。Smart Fuzzers则结合输入规则,如协议定义,以构建更精确的输入,针对特定格式进行模糊处理。
Fuzzers的类型包括基于变异的和基于生成的。前者如流量回放和代理,支付源码英文能利用已有的样本或模拟网络通信;后者如生成Fuzzer,能构建输入结构并随机改变部分,确保结构完整性。
进化型Fuzzing Test利用反馈优化测试用例,逐步覆盖更多代码。在测试过程中,Fuzzer需确定输入的有效性,避免如TCP/IP数据包损坏或OCR程序的图像解析测试误入歧途。
有效执行Fuzzing Test需要生成或变异测试用例,记录可重复的崩溃场景,并确保与目标程序的顺畅对接。崩溃检测是关键,可通过超时或崩溃跟踪工具来实现。质量可通过速度、测试用例分类和代码覆盖率来衡量和提升。
众多Fuzzing框架如Radamsa、Sulley、Peach和AFL等可以帮助简化测试过程,为测试工程师提供高效工具。不断学习和实践,才能在软件质量保障中发挥模糊测试的强大作用。
AFL--模糊测试使用浅析
AFL,全称American Fuzzy Lop,是由安全研究员Micha Zalewski开发的一款强大的模糊测试工具。它基于覆盖引导,通过记录输入样本的代码覆盖率,动态调整输入以提升覆盖率,从而提高发现漏洞的可能性。
AFL的工作流程包括:首先,它会在编译程序时插入代码覆盖率跟踪代码;接着,mmorpg换皮源码初始化一个输入队列,包含一些测试文件;然后,对队列中的文件进行变异处理,如果变异后的文件覆盖了新的代码,就加入队列继续测试;过程中,若程序崩溃,会记录下来。目标是持续优化测试用例,直到发现潜在的漏洞。
安装和使用AFL涉及下载源码、编译安装、利用afl-gcc或afl-clang编译测试文件,可能需要修改系统设置如core_pattern。并行测试时,可以根据可用内核数量同时运行多个实例。例如,四个内核可以并发运行四个fuzz实例。
在模糊测试libjpeg-turbo时,首先编译并安装libjpeg-turbo,需注意动态链接库是否已插桩。通过测试示例验证安装,如果动态链接库未插桩,可以尝试静态链接。通过1亿次以上的模糊测试,验证了libjpeg-turbo的安全性提升。
此外,AFL还支持内存错误检查工具,如ASAN,通过结合使用可以检测和分析内存安全问题。AFL字典库用于变异操作,码易源码自定义字典则需分析目标程序的特性。对于语料库,AFL提供了afl-cmin用于精简覆盖范围相同的测试用例,而afl-tmin则处理单个文件的优化。
在持久模式下,AFL针对特定功能进行模糊测试,速度上优于全程序模糊。AFL-cov则用于处理代码覆盖率数据,结合lcov和gcov生成覆盖率报告。afl_postprocess则用于定制生成的种子文件格式。
总的来说,AFL作为一款实用的模糊测试工具,通过一系列的优化和定制功能,为软件安全测试提供了强大的支持。
afl源码是什么意思?
AFL(American Fuzzy Lop)是一个开源的模糊测试工具。它的源码指的是AFL工具的代码文件,包括程序的C代码、模糊测试算法和基本工具库等。这些源码可以被修改和定制化,以适应不同应用场景的需要。
AFL源码的作用是为开发人员提供一个高效的、易于使用的模糊测试工具。通过AFL的源码,开发人员可以了解AFL工作的原理和细节,从而更准确地评估软件漏洞的安全性。同时,AFL源码还可以为用户提供更多的扩展功能和定制化需求。
AFL源码广泛应用于软件安全测试和软件漏洞挖掘。在漏洞挖掘领域,AFL源码已经成为业界公认的一种高效的漏洞测试工具,并被广泛应用于各类开源软件和商业软件的安全测试评估。此外,AFL源码也可以帮助开发人员构建更加安全、可靠和高效的软件产品。
模糊测试工具 AFL的原理与实践
在软件开发领域,确保质量和安全是关键。模糊测试作为高效自动化测试策略,专门用于检测程序中的错误和安全漏洞。本文旨在详细介绍AFL(American Fuzzy Lop)的基本原理和实践方法。
模糊测试原理介绍
AFL是一种通过输入异常或随机数据来自动化发现程序错误的测试方法。它利用遗传算法不断生成测试用例,并通过动态插桩技术监控程序行为,尤其关注代码覆盖情况。当新输入引发新代码路径时,该输入会被保存以进一步测试。这一循环不断优化测试用例,探索更多程序状态。
AFL流程图展示了从准备测试用例到监控程序行为的核心步骤,突出其动态性和迭代性。
AFL采用fork运行模式,这使得程序崩溃时,测试进程不会终止,相较于LibFuzzer更具有优势。然而,频繁的fork操作也意味着效率不如LibFuzzer。
AFL安装与运行
AFL主要针对UNIX-like系统,尤其在Linux上表现最佳。Windows用户可通过winafl进行模糊测试,支持多种CPU架构,其中对x和x架构支持最好。若需ARM架构支持,则需使用QEMU模式。
安装步骤包括源码编译,使用afl-fuzz命令启动测试,命令格式如下:
命令中的/path/to/program替换为目标程序路径,[options]为程序运行选项或参数。若测试程序需从文件读取输入,可使用@@占位符。AFL将根据测试需求替换此占位符。
AFL使用示例
下面是一个简单示例,演示如何使用AFL进行模糊测试。目标程序实现四则运算,使用不安全的gets函数可能导致缓冲区溢出。
首先,对源码进行AFL编译,添加代码覆盖插桩。接着,准备初始语料库作为测试起点,无论输入是文件还是stdin,AFL都需要初始数据。在运行AFL前设置系统核心转储文件命名规则,便于检测程序崩溃情况。运行测试时,根据程序输入来源选择是否使用@@占位符。
运行后,AFL界面显示测试结果,包括找到的崩溃和覆盖率信息。结果通过pythia工具分析。输出目录结构清晰,便于后续分析。
AFL的QEMU模式
对于已编译的二进制文件,AFL可通过QEMU模式进行模糊测试,无需源码。QEMU模式使用用户模式仿真运行二进制文件,支持对闭源应用的模糊测试。
QEMU模式安装与使用步骤包括编译QEMU支持和执行AFL-fuzz命令时添加-Q参数。
AFL++升级版
AFL++作为AFL的增强版,改进了调度策略和变异算法,新增CMPLOG和持久化等特性,提高代码覆盖率和测试效率。
CMPLOG功能记录比较操作参数,帮助理解输入逻辑,提高路径覆盖。持久化模式允许程序在单个进程周期内多次执行测试用例,减少启动成本,加快测试速度。
总结
AFL是一款功能强大的模糊测试工具,适用于多种架构和系统环境。尽管存在覆盖率瓶颈,但结合其他技术如符号执行,可有效突破限制,提升测试能力。
Dojo构建Ajax应用程序序
在探索DojoToolkit的世界时,首要的是明确你的目标。我的初衷是创建一个强大而无需专业开发者反复创造的JavaScript工具集,Ajax的兴起促使这一工具集迅速受到开发者和用户的关注。然而,伴随着快速的发展,Dojo团队面临了性能、范围、易用性以及文档等方面的挑战。经过个月的努力,特别是对Dojo0.9、1.0和1.1的改进,文档和API质量显著提升,如今Dojo的声誉得到了显著改善。 除了详尽的源代码文档,示例是学习的重要辅助。Dojo的强大和高效性可能会让新手感到困惑,它需要开发者具备广泛的技能,包括服务器端编程、JavaScript、CSS、HTML和DOM,以及应对浏览器兼容性问题。Dojo试图减轻这些问题,但新问题的出现仍不可避免。为了解决这些,开发者可以通过阅读书籍、社区支持和商业机构如SitePen获取帮助。 Dojo的成功源于其透明和开放的开发模式,所有代码基于AFL和BSD协议,旨在促进广泛使用而非限制。众多知名企业,如AOL、Google、IBM等,都对Dojo做出了贡献,其严格的贡献政策确保了长期的合法使用。与其他工具集相比,Dojo在DojoX中的创新超越了行业标准。 在一次会议中,我有幸结识了James Harmon,他在Dojo讲座中的讲解深入浅出,与Alex Russell和我试图全面介绍不同。James的独特能力在于他能将复杂主题分解成易于理解的概念,使人们能快速掌握Dojo的精髓。 本书以清晰的教程方式,向非JavaScript专家展示了如何使用Dojo Toolkit轻松构建Web应用和网站,即便没有深入的编程知识,也能通过这个工具实现高效开发。Dylan Schiemann,SitePen的CEO和Dojo Toolkit的联合创始人,强调了这一点。扩展资料
本书系统论述了利用Dojo构建Ajax应用程序的方法和实践。全书内容主要由三部分组成:Dojo教程、Dojo Widget、Dojo详解。其中各部分自成一个知识模块,相互之间又恰当衔接。 本书编写体系完整,撰写风格生动、配合大量的代码示例和操作步骤,非常适合Dojo开发者学习参考。2024-12-26 01:20
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