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[原创]一个完整Fuzz过程 —— 对 ok-file-formats 的模糊测试
发表于: 2020-8-5 13:21 19915

[原创]一个完整Fuzz过程 —— 对 ok-file-formats 的模糊测试

2020-8-5 13:21
19915

本篇是之前写的《AFL笔记》()的后续,之前断断续续学习模糊测试写了两篇侧重分析Fuzz代码的笔记,这篇主要写一下这半年(很水的半年)的Fuzz过程总结的一些经验,用Git上的一个例子做解释:ok_file_formats。有说的不对的地方,欢迎斧正,因为都是个人总结的一家之言,大家尽管吐槽就好。
项目地址:https://github.com/brackeen/ok-file-formats。
issue地址:
https://github.com/brackeen/ok-file-formats/issues/7
https://github.com/brackeen/ok-file-formats/issues/8
P.S.吐槽一下看雪的编辑器,没有找到草稿箱功能,之前写了一半,今天终于结束了实验课想补完,打开发现 GG,什么都没有了,只能重新整理思路从头再写一遍了。

什么是模糊测试技术呢,就是用大量的随机输入去测试软件的健壮性等,最早是软件测试的概念。后来出现了afl,便出现了以覆盖率为导向的模糊测试技术。

AFL-覆盖率为导向的模糊测试

看图可以很好的理解,最开始给afl初始种子,然后经过变异得到输入,将输入给到待测试程序,并通过插桩技术对程序跟踪,或者覆盖率,个人认为现在这个覆盖率已经变成了一个大的概念,可以是块覆盖、可以是边覆盖、可以是很多其他有利于程序输入的信息,只要是有利于变异和种子筛选的都可以算,然后覆盖率指导之前的流程,周而复始,直到遇到崩溃情况,便将其保存。
这种覆盖率的想法使得输入不再是随机盲目的,可以说afl的出现使得模糊测试进入了新的阶段,虽然afl在2.52b版本之后就停止更新了,但是Google目前还一直维护着,而且后来出现了很多分支。今天用到的模糊测试工具就是AFL,其实其他工具使用思路也大同小异,都可以借鉴。

要想走完一个完整的Fuzz过程,不是仅仅知道上面说的原理就可以的做到的,还是要从整体的流程上进行说明才行。

完整的Fuzz过程图

整个流程是从确定fuzz目标开始,到单个crash分析结束,主要包含三部分:

通常情况下要进行fuzz之前,应该先了解你的目标是什么样子的,代码量大还是小,开源还是闭源,属于文件读取类型还是协议类型,等等等等。下面列了一个表格是我所接触范围内的一个分类,当然随着研究的继续,这个表格会继续扩充。
类型

1). 工业类型
 1.1). 大型公开库:主要是指那些调试安装都很麻烦的库,这类库的 fuzz 难点有三:
 第一、漏洞少,这些库虽然都是开源的,但是因为用到的人很多,基本上都维护好多年了,很完善了已经,剩下的漏洞不多了,简单的洞肯定都被人挖出来了,所以跑出漏洞的概率有点点看运气;
 第二、调试麻烦,随着项目的维护,很多公开库已经不再是当初单纯的单一功能,而且安装、使用都需要一定的学习时间成本,如果本身对这一类又不是很熟悉的情况下,浪费的时间会很多;
 第三、体量大,因为项目涉及函数超级多,所以即使得到了crash,在分析crash是否可用的时候也会非常麻烦,有可能这个crash是因为引用的别的库的旧版本导致的。
因此不管是从哪方面讲,大型公开库的Fuzz都是很有难度的,但是这也意味着一旦发现漏洞,那将是很宝贵的。下面举两个不同类型的例子的坑:
  1.1.1). 开源底层库 - OpenCV,刚过年的时候我尝试过用libfuzzer对其进行模糊测试,可以说这个库完全满足上面三点(笑哭),刚开始在编译阶段就把我卡了好久,再加上那时候也不太懂,就瞎搞,换了好几个docker容器,最后好不容易搭好了环境,开开心心的跑读取函数,最后有几个crash,一跟踪发现是个其他库的,而且还不是漏洞,就很气。。。
  1.1.2). 使用量大 - ffmpeg,有一类库虽然体积不大,但是用户基数超级大,ffmpeg就是属于这一类,毕竟微信传视频用的都是这个库,但是这一类的库就是上面说的第一条,漏洞极少,被这么多用户进行了检验,要想跑出洞,真的是超级难。
 1.2). 小型公开库:与大型相对,就是指那类关注量小,使用量少的库。这一类库一般fuzz难度小,好编译,而且写测试程序也好写。我一般找这些库的方式有两种:
  1.2.1). 公开托管平台比如github、dockerhub上面的公开库或者软件,比如ok_file_mormats就是我等下要举的例子,就是来自GitHub。比如我要fuzz图像类型的库,就搜索png、jpg、img等等这类关键词,然后按照star多少的顺序排序,然后假设是想要C语言的库就在左侧选中只要C;
  1.2.1). 再有就是网站公开的一些库,这一类有自己的补丁版本,有小公司或者小团队维护,而且漏洞上报也不方便,我一般不选这一类,有这精力还不如搞大的;
 1.3). 公开软件:这类我目前接触的不多,之后应该可能看看研究研究,我主要分了三类软件:一是针对操作系统,比如Linux、unix;二是针对常用系统软件,比如vim、gedit;三是通用应用软件,比如浏览器火狐、Chrome(还推荐一个方式,可以查Chrome用了哪些库,去测试那些库准没错)。
2). 学术类型
 2.1). 性能测试,一般采用统一数据集,像lava-m(基本上近几年的Fuzzing论文都跑这个库做性能测试),为了证明在普遍认同的同一情况下自己的fuzzer比别人好;
 2.2). 统一对比,一般是用公开库,这时候一般用真实的库来对比,一般就放自己效果好的库,不考虑版本问题,不一定会用最新版本的库;
 2.3). 为了CVE,一般是为了跑出真实的漏洞,挑选的多是上面工业类型里的小型库,有的时候一些顶会文章会涉及到大型库,不过感觉今年fuzzing的申请CVE开始变得好难了,不好搞呀;

最后挑选的是一个文件转换库,其实严格意义上也不是个库了,算是个提供很多文件转换标准的函数汇总吧。第一是因为这个比较简单,内容少,好分析;第二是因为作者自己就做了一个test的文件夹,放了很多testcase,就免去了我们自己搜集了。

ok file formats

当经过挑选之后找到了合适的目标程序,那么紧接着下一步一定是找初始种子了,这个种子的好坏其实说重要还是蛮重要的,如果fuzz的目标比较小,像这个ok-file-formats,可能用afl自带的图片testcase就够了,不过这个作者提供了一些之前能触发漏洞的testcase,可以说是非常有帮助了。
当然并不是所以的软件作者都这么有良心,最好的办法就是积累,在fuzz的时候有同类型文件触发漏洞的可以考虑留下,给其他同类型库用,遇到合适的留下,久而久之就有不小的testcase库啦。

这一步我单独写一个章节是因为这里很重要,虽然说我们一直讨论的是用AFL相关,但是实际上在此基础上有很多很多的分支,我才疏学浅,这里就列一小部分(有兴趣可以找这三四年顶会的综述论文看一下,一定会有收获的)

AFL分支

关于AFL的分支,我这里分为四类(并不一定是afl转来了,但一定是受其思想影响的进步):

总结下来就是一二类属于实际应用类,比较注重运用,怎么用的舒服,用得快怎么来,三四类属于理论类,比较注意想法。这篇文章的fuzz目标是文件类型的,而且是个小库,就用afl就够了,算是抛砖引玉了。

前面都算是准备工作,接下来是真正的写代码的部分,先把代码clone下来:
git clone https://github.com/brackeen/ok-file-formats.git
查看readme和GitHub上浏览一下结构,分析一下,可以发现两个比较有意思的点:

 接下来言归正传,现在知道了一个简单的例子,首先就来编写Fuzz用的程序,编写的这个程序的目的就是为了把要测试的函数加进去。我们照着葫芦画瓢,写一个读jpg文件的程序:

把作者给的例子简单改一下,原来用的是绝对的文件名,这里改为传入的第一个参数,关于这个_argv,[0]、[1]的区别有点像shell里的$0、$1,传入的第一个参数是_argv[1],而不是_argv[0]。然后下一行的读取,换成了在 ok_jpg.h 里的 ok_jpg_read 函数。
编写完之后开始编译代码,这里项目很小,就不整那些花里胡哨的CMake了(以后有机会再专门分享一篇关于fuzz的时候编译的总结),直接用 afl-gcc 进行编译:

编译完成之后,就得到将要进行fuzz的目标程序 fuzz_jpg。

开始fuzz之前,可以先测试一下程序是否正常:

测试程序
使用命令开始fuzz:

模糊测试
前面也说到了,第一个参数可以用@@来代替,@@所代表传入的是变异后的输入的文件相对路径。

关于AFL的使用我就不详细说了,这方面的资料太多了,如果没有用过,可以先看一下这篇,试着走一遍流程比较好:https://www.cnblogs.com/wayne-tao/p/11739420.html ,我在这篇文章后面写了一些对于报错的处理,如果还遇到什么奇奇怪怪的问题可以在评论区说一下,大家探讨探讨。

在Fuzz的过程中会遇到一些效率问题,有的则可以通过改进来解决,这里我就列两个我常用的手段,以供参考。

像5.2的图里所示,我用到的测试用例是jpg文件夹下的图片,这些图片都是从这个项目的test文件夹下找的,下面我们可以用 afl-cmin 和 afl-tmin 工具分别对这些测试用例实现“测试集精简化”、“测试用例最小化”,命令如下(在跟afl-fuzz一样的目录下):

关于cmin和tmin的使用如果不太懂可以看一下我的这一篇文章:https://www.cnblogs.com/wayne-tao/p/11889718.html ,他们的使用做了详细解释。

注:我这里的用了一个新的参数 -d,因为原版只有针对单个文件的,我稍微改了下,可以对文件夹处理。

afl 自带了多线程的方式,通过设置主进程(-M)和从属进程(-S)来设置多个进程一起Fuzz,参数后面加名称(这个名称会在-o输出文件夹里单独用这个作为文件夹命令):

因为服务器的核比较多,我一般是先写一个简单的脚本,然后再整,这样快一点点
多进程

进入Fuzz阶段之后,看到crash就停吗?万一没有看到crash呢?那么多进程要一个一个检查吗?
肯定不是的,首先要确定一个fuzz过程是不是该停止了最直观的办法是看右上角的cycle done,不是看数字,而是看颜色,当变成绿色的时候基本上就该停了,没多少新路径可以给你用了,这时候不管有没有crash其实再继续意义也不大了,不能说不可能有crash,只是几率极低了。

cycledone

当开了很多进程的时候,比如30个,即使是用了screen,也不能一下一下的点这看吧,所以用afl-whatsup是最方便的方式,可以看到实时的fuzz进展。

还有一个工具afl-plot,论文上会经常看到一些图标,而且很多论文图表格式都一致,其实是afl-plot工具制作的,他会制作一个网页,下面带着三张图,就像这样

afl-plot工具

可以看到在26号凌晨五六点的时候其实我关了的话也可以,后面基本上没什么执行效率的波动了,所以这个形式比看颜色应该是稍微精准那么一点点。

到这里开始Fuzz了,也说了一下在这过程中的一些小细节,那么如果跑出了crash该怎么处理呢,这一步就比较重要了,这一块算是自己摸索出来的一些小经验,希望可以帮到大家。

首先,拿到crash文件之后(就是那个id开头的那一串),要想知道这个crash好不好,有没有触发漏洞需要验证一下,怎么验证呢,这时候就需要一个叫做Asan的工具(Address Sanitizer),目前好像是Google在管理,而且已经集成到gcc自带了。是一个内存检测的工具,可以把程序异常很好的展现出来。
同样是之前编写的fuzz程序的那段代码,我们这一次不用afl-gcc编译了,用gcc编译,因为目的不同,这次是为了验证漏洞,所以加上Asan的选项:

这时候就得到了一个内存检测的验证程序了:Asanjpg,验证程序获取地址

一般情况下就是这么个套路,验证程序跟Fuzz测试程序在核心函数上没有区别,区别就是编译过程的不同,有时候也会在文件读取方式那里稍微做一下改动。

当得到验证程序之后,就可以开始处理crash了,crash其实就是 out_dir/master/crash 下的文件,以id开头,有编号,我们把这个文件copy出来之后,放到Asanjpg同文件夹下(我这里就用已经验证过的了,自己做测试的时候只需要改文件名即可,crash/poc地址),并运行:

可以看到内存检测的输出:

第一、可以从SUMMARY看出这个crash是不是有价值,有时候报一些莫名其妙的没有价值的错还需要用gdb进一步调试,当然我一般懒得调试(好吧其实是我技术不到位分析不出啥东西来);
第二、在第一段中给出了触发位置的详细调用过程,如果想写exp,这一块比较重要,我现在不是很了解这部分,不敢说太多;
第三、并不是所有的crash都可以报这种错误,有时候就是仅仅是文件类型不匹配等等问题,这时候crash其实就没什么用;
第四、重复crash,这里着重说一下,我现在在做的一个小工具(正在验证中),请看截图:

crashes

可以看到我开了20个线程,最后生成了2262个crash,经过前十几个crash文件的验证,发现重复性特别高,虽然crash文件内容不一样,但是触发的漏洞位置一模一样,这种crash其实并不unique,而且很多crash并不能触发真正的漏洞,是假crash,所以最近在做这样一个筛选出真正独一无二crash的工具。

当得到6.2中的Asan报告之后,就可以认为触发了堆溢出漏洞,可以在GitHub上给作者提交issue了,最后贴一下我提交issue的大概内容(加注释)
issue地址:https://github.com/brackeen/ok-file-formats/issues/7

A heap-buffer-overflow was discovered in ok_file_formats. The issue is being triggered in function ok_jpg_decode_block_subsequent_scan() at ok_jpg.c:1102
这部分放漏洞的总述,把漏洞类型、漏洞触发函数位置、漏洞所在文件列出来;

test program

我一般是把验证程序放在这里,好让作者可以自己reproduce-复现;
Tested in Ubuntu 18.04, 64bit.
Compile test program with address sanitizer with this command:

告诉作者使用的,以及编译的环境和方法;
You can get program here.
为了方便作者验证漏洞,我也会把编译好的程序放出来

Get ASan reports

这里就放Asanjpg验证之后报的内容,就是6.2里报的内存错误跟踪信息


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最后于 2020-8-5 13:25 被张公子T40编辑 ,原因:
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最后于 2020-8-5 13:56 被0x2l编辑 ,原因: 修改
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刚开始学习挖洞,学习一下。楼主程序跑崩了不仔细分析一下哪个地方出漏洞没有么

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国内Fuzzing这块的教程太少了,感谢师傅分享
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师傅您好,请教一个问题:afl在向待fuzz的程序输入数据的时候,在有源代码的情况下,可以修改源代码编译程序为从命令行参数传递,还有其他方法么?除此之外,如果是使用qemu模式,需要对某一个输入点进行fuzz,该使用什么一个思路呢?
2021-2-19 15:52
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