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2023/LibAFL简介/index.html

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-    <script type="application/ld+json">{"@context":"http://schema.org","@type":"BlogPosting","author":{"@type":"Person","name":"一瓢清浅","sameAs":["#about","https://github.com/jiliguluss"],"image":"photo.jpg"},"articleBody":"\n\n1. 什么是 LibAFLLibAFL 是一款用 Rust 语言开发的开源模糊测试框架，它将模糊测试的组件划分成一组模块文件，用户可以基于这组模块，快速实现自定义的 fuzz 引擎。\n2. 为什么要设计 LibAFL 现有的 Fuzz 引擎很多是基于 AFL 进行改造的，不同的改造之间存在不兼容的情况，比如 Fairfuzz 是基于 AFL 改造的，但是 AFL++ 不支持 Fairfuzz。如果希望把多种 Fuzz 优化技术集合在一起，工程难度很大。\nAFL++ 是 AFL 的进化版，它在 AFL 的基础上集成了很多 Fuzz 优化技术，并支持以插件的方式进行功能扩展，例如可以自定义 mutator。但 AFL++ 还是受限于 AFL 本身的程序设计，与 mutator 无关的优化技术，与 AFL++ 的集成也比较困难。\n3. LibAFL 整体架构 （1）Fuzz 引擎的相关组件 \nInput 指 fuzz 过程中，传递给 target 的输入数据。Libfuzzer 和 AFL 默认的输入格式，都是字节数组。fuzz 的入口函数在以这个字节数组作为入参，然后对字节数组进行切片和类型变换，转换为 target 中待测函数所要求的参数形式，再对待测函数进行调用。\n\nCorpus 指 fuzz 过程中，用来存放有效 input 的语料库。AFL 必须要有初始语料库，Libfuzzer 可以不提供初始语料库。语料库可以存放在磁盘中通过 io 读写，也可以全部加载进内存中。前者效率低，后者内存消耗大。\n\nScheduler 指 fuzz 引擎从语料库中选择 input 的调度机制。语料库中包含大量的 input，fuzz 每轮执行需要挑选一个 input。调度机制决定了 input 的挑选方法，简单的实现包括先入先出、随机挑选等。对调度机制进行优化，也是改进 fuzz 的一个方向。\n\nStagefuzz 的每一轮执行实际上都包含多个步骤，每个步骤都可以理解为一个阶段。比如变异阶段是对 input 进行随机变异操作，分析阶段可以使用污点分析等技术搜集更多信息，语料库精简阶段是对语料库进行筛选操作。一连串的阶段性操作构成了一次完整的 fuzz 执行过程。\n\nObserver 观察器用来收集 fuzz 单词运行过程中的信息。在覆盖率引导的 fuzz 引擎中，观察器会看这次执行过程中，input 所经过的代码路径。AFL 中的 bitmap 就是一个观察器，AFL 将代码路径转化为 branch 或 edge 的集合，并记录在 bitmap 中。\n\nExecutor 执行器负责将 input 喂给 target 开启一次 fuzz 执行。不同的 fuzz 工具，可能有不同的执行方式。Libfuzzer 是一个单进程的执行模式，在一个进程中生成 input 运行 target，并不断循环这个过程；AFL 则通过 fork 模式，每次 input 都会 fork 出一个子进程，在子进程中运行 target。\n\nFeedback 反馈通常是基于观察器收集到的执行结果，来判断这次 fuzz 执行过程中，使用的 input 是不是一个有效的输入，如果是有效输入才会保存到语料库中。在覆盖率引导的 fuzz 引擎中，当一个 input 能命中此前都没有到达的代码区块时，才会被认为是有效的。\n\nMutator 变异器接受一个 input 作为输入，通过修改、插入、删除等变异操作，衍生出一个新的 input。在 AFL 和 Libfuzzer 中，input 为字节数组，变异器通过对字节位和字节块进行改变，进而得到新的 input。在 target 输入需要满足指定格式时，自定义变异器是一条可行的途径。\n\nGenerator 生成器是指从头生成一个 input 作为输入，它不是基于已有的 input 进行修改。常用于基于生成的 fuzz 引擎中，例如 peach 中通过定义 input 的数据模型来指导 input 的生成。\n\n\n（2）LibAFL 的架构设计 LibAFL 的核心架构设计如下图：\n\n\n 其中的一些实体名词含义参见前一部分介绍。在这个架构图中，有三个比较大的组件：\n\nState：负责记录和维护 fuzzer 运行过程中的需要持久化的信息。它包括了各类统计数据、测试用例数据、已发现的漏洞、程序执行的路径等。这些信息用于帮助 fuzzer 做出智能决策，优化测试过程。\n\nFuzzer：负责实际执行模糊测试。它使用各种算法和策略来生成或者变异输入数据，然后将这些数据用于测试目标程序，以期发现潜在的安全漏洞。Fuzzer 需要与状态组件紧密协作，以使用状态信息引导自己的测试过程。\n\nEvent Manager：事件管理器作为 LibAFL 架构中的通信枢纽，它负责协调不同组件间的交互工作。事件管理器处理各种事件，如新发现的错误、状态更新信号等，并确保这些信息及时、正确地在组件间传递。\n\n\n4. LibAFL 使用方法 \n 简单的模糊器实例 - LibAFL 模糊测试库 \nfuzzing-101-with-libafl\n\n5. 参考资料 \nLibAFL: A Framework to Build Modular and Reusable Fuzzers\nLibAFL 学习笔记 \nLibAFL 中文文档 \n","dateCreated":"2023-11-18T10:38:08+08:00","dateModified":"2024-11-05T13:36:12+08:00","datePublished":"2023-11-18T10:38:08+08:00","description":"LibAFL 是用 Rust 开发的一款模糊测试库，支持 Fuzz 各模块的灵活定制 ","headline":"LibAFL 简介","image":[],"mainEntityOfPage":{"@type":"WebPage","@id":"https://www.stepbystep.asia/2023/LibAFL%E7%AE%80%E4%BB%8B/"},"publisher":{"@type":"Organization","name":"一瓢清浅","sameAs":["#about","https://github.com/jiliguluss"],"image":"photo.jpg","logo":{"@type":"ImageObject","url":"photo.jpg"}},"url":"https://www.stepbystep.asia/2023/LibAFL%E7%AE%80%E4%BB%8B/","keywords":"Fuzz, 安全, AFL"}</script>
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