Fuzzing 101 기초

3 weeks ago 8

Fuzzing-101

구조

연습 1: Xpdf, CVE-2019-13288, 120분, Afl-clang-fast, Afl-fuzz, GDB
연습 2: libexif, CVE-2009-3895, CVE-2012-2836, 6시간, Afl-clang-lto, Fuzz 라이브러리, Eclipse IDE
연습 3: TCPdump, CVE-2017-13028, 4시간, ASan, Sanitizers
연습 4: LibTIFF, CVE-2016-9297, 3시간, 코드 커버리지, LCOV
연습 5: Libxml2, CVE-2017-9048, 3시간, 사전, 기본 병렬화, 커맨드라인 인자 퍼징
연습 6: GIMP, CVE-2016-4994, 보너스 버그, 7시간, 지속적 퍼징, 상호작용 애플리케이션 퍼징
연습 7: VLC 미디어 플레이어, CVE-2019-14776, 6시간, 부분 계측, 퍼징 하네스
연습 8: Adobe Reader, 8시간, 폐쇄형 소스 애플리케이션 퍼징, QEMU 계측
연습 9: 7-Zip, CVE-2016-2334, 8시간, WinAFL, 윈도우 애플리케이션 퍼징
연습 10 (최종 도전): Google Chrome / V8, CVE-2019-5847, 8시간, Fuzzilli, 자바스크립트 엔진 퍼징

변경 로그

2022년 2월 14일: 연습 5의 'wget' 오타 수정
2021년 11월 25일: 연습 3 업데이트 및 수정

이 과정은 누구를 위한 것인가?

퍼징 기본기를 배우고자 하는 사람
실제 소프트웨어 프로젝트에서 취약점을 찾고자 하는 사람

요구 사항

리눅스 시스템과 인터넷 연결 필요
기본적인 리눅스 기술 권장
모든 연습은 Ubuntu 20.04.2 LTS에서 테스트됨
이 과정에서는 Michał "lcamtuf" Zalewski의 AFL의 새로운 포크인 AFL++ 사용

퍼징이란?

퍼즈 테스트(또는 퍼징): 프로그램에 무작위/변형된 입력값을 제공하고 예외/충돌을 모니터링하는 자동화된 소프트웨어 테스트 기법
AFL, libFuzzer, HonggFuzz는 실제 응용 프로그램에서 성공적인 퍼저의 예시
커버리지 기반 진화적 퍼저: 코드 커버리지 데이터를 수집하고 비교하여 새로운 실행 경로를 찾는 입력값을 선택

커버리지 기반 진화적 퍼저

진화적: 진화 알고리듬에서 영감을 받은 메타휴리스틱 접근법으로, 초기 하위 집합(시드)의 진화와 변형을 통해 새로운 충돌을 찾음
커버리지 기반: 코드 커버리지 데이터를 수집하고 비교하여 새로운 실행 경로를 찾는 입력값을 선택

감사

도움을 준 사람들: Xavier RENE-CORAIL, Alan Vivona, Jason White, Octavio Gianatiempo, van Hauser, Marc Poulhiès, Xu Hanyu, tclan126, epi052, Jeremias Gomes

연락처

도움이 필요하거나 제안 사항이 있는 경우 GitHub Security Lab Slack의 #fuzzing 채널에 참여

GN⁺의 정리

이 과정은 퍼징의 기본 개념을 배우고 실제 소프트웨어에서 취약점을 찾는 데 유용함
AFL++와 같은 도구를 사용하여 다양한 실제 사례를 통해 퍼징 기술을 익힐 수 있음
퍼징은 소프트웨어의 안정성과 보안을 강화하는 데 중요한 역할을 하며, 이 과정은 이를 위한 실용적인 접근법을 제공함
유사한 기능을 가진 도구로는 libFuzzer와 HonggFuzz가 있음

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