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基于動態(tài)輸入追蹤的模糊技術(shù)研究

作者: 時間:2011-12-20 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

 1 概述

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/187078.htm

  隨著信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,軟件安全漏洞所造成的危害正日益嚴(yán)重。軟件安全漏洞發(fā)掘作為一種預(yù)先發(fā)現(xiàn)軟件潛在安全漏洞、保證信息安全的重要技術(shù),也越來越受到人們的重視。目前國內(nèi)外常用的漏洞自動發(fā)掘技術(shù)主要有手工分析、(fuzzing)技術(shù)、補(bǔ)丁比較、源碼自動分析和調(diào)試等。

  軟件安全漏洞發(fā)掘技術(shù)大致分為基于源代碼的漏洞發(fā)掘技術(shù)和基于可執(zhí)行文件的漏洞發(fā)掘技術(shù)。然而現(xiàn)在大多數(shù)軟件都不是開源的,如各種商業(yè)軟件和操作系統(tǒng)軟件等,因此,針對可執(zhí)行文件的漏洞發(fā)掘技術(shù)顯得尤為重要。

  fuzzing 測試是通過提供非正常的并監(jiān)測系統(tǒng)異常發(fā)現(xiàn)軟件安全漏洞的自動化方法。它的基本原理是將利用正確數(shù)據(jù)隨機(jī)修改得到的畸形數(shù)據(jù)注入應(yīng)用程序中,觀察運(yùn)行結(jié)果(程序崩潰或者異常中斷),通過程序運(yùn)行的錯誤來挖掘軟件的脆弱點(diǎn)。fuzzing 測試的思想比較直觀,便于實(shí)現(xiàn)自動化。利用這種方法進(jìn)行漏洞發(fā)掘,發(fā)現(xiàn)漏洞到定位漏洞比較容易,并且不存在誤報(bào),但卻能揭示出程序中的重要漏洞,目前正廣泛應(yīng)用于各類軟件漏洞的發(fā)掘,在近幾年的漏洞挖掘?qū)嵺`過程中取得了很好的效果。

  雖然經(jīng)過多年的發(fā)展fuzzing 技術(shù)已經(jīng)取得長足的進(jìn)步,但是仍然存在較多的不足,主要體現(xiàn)在以下4 個方面:

  (1)測試數(shù)據(jù)生成有一定程度的盲目性,不能進(jìn)行有針對性的測試,因此數(shù)據(jù)變化空間難以控制。(2)代碼覆蓋問題,通常生成的大量測試用例分布在某些特定的分支和狀態(tài)上,而一些特殊的分支或者狀態(tài)得不到覆蓋,因此代碼的測試完整性不足。(3)生成用例難以通過軟件的正確性和一致性檢測,造成生成大量無效測試用例,或需要人工對復(fù)雜的文件格式進(jìn)行分析,測試效率低下。(4)難以發(fā)現(xiàn)需要幾個同時起作用才能引發(fā)的異?;蚨嚯A段綜合條件觸發(fā)的復(fù)雜漏洞。本文在結(jié)合了靜態(tài)分析和分析技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出一種基于路徑追蹤的fuzzing 技術(shù)進(jìn)行軟件安全漏洞發(fā)掘的新思路,較好地解決了上述問題。

  2 總體框架與關(guān)鍵技術(shù)

  2.1 基本框架

  基于動態(tài)輸入跟蹤的fuzzing 技術(shù)的基本原理為:將待測軟件的可執(zhí)行代碼反匯編為匯編代碼,通過靜態(tài)分析匯編代碼,確定函數(shù)塊及其調(diào)用關(guān)系,并查找代碼分支選擇信息以供生成測試用例,動態(tài)跟蹤輸入數(shù)據(jù)的流向以確定錯誤注入點(diǎn),將測試用例注入后若無異常發(fā)生則恢復(fù)注入前的進(jìn)程快照重新進(jìn)行fuzzing,其基本框架如圖1 所示。

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  2.2 基于反匯編的輸入路徑追蹤技術(shù)

  軟件從外部接收的輸入數(shù)據(jù)由于可被用戶控制,因而是引發(fā)各類軟件漏洞的根源。輸入點(diǎn)是指用戶提供的數(shù)據(jù)提交給程序的地方,它位于軟件與用戶交界處,是軟件中漏洞產(chǎn)生的發(fā)源地,因此需要觀測目標(biāo)軟件的輸入點(diǎn),以便動態(tài)跟蹤輸入數(shù)據(jù)在程序中的流向和使用。采用輸入追蹤法,首先需要確定代碼的輸入點(diǎn)。利用反匯編工具反匯編目標(biāo)程序的二進(jìn)制代碼,分析得到的匯編代碼以確定程序的函數(shù)塊及其內(nèi)部的基本塊。查找所有可能接受外部輸入的庫函數(shù)調(diào)用,確定為可能的輸入點(diǎn)。例如WSARecvFrom()的調(diào)用將會接收網(wǎng)絡(luò)報(bào)文,并把數(shù)據(jù)放入緩存區(qū)。接著,利用動態(tài)調(diào)試工具監(jiān)測輸入點(diǎn)函數(shù)的調(diào)用,并在其被調(diào)用時觀察其調(diào)用結(jié)果,若經(jīng)比較發(fā)現(xiàn)來自外部輸入,則記錄此輸入數(shù)據(jù)的存放緩沖區(qū)并設(shè)置內(nèi)存中斷,當(dāng)有指令讀寫該內(nèi)存時即發(fā)生中斷,記錄所有讀寫此緩存區(qū)的函數(shù)指令并標(biāo)記為錯誤注入點(diǎn),記錄每個輸入數(shù)據(jù)執(zhí)行的代碼路徑。通過對動態(tài)執(zhí)行中輸入數(shù)據(jù)的實(shí)時跟蹤,可以監(jiān)測到函數(shù)具體調(diào)用的是輸入數(shù)據(jù)的哪些部分,也就可以對測試數(shù)據(jù)的相應(yīng)部分進(jìn)行有針對性的fuzzing,從而避免了測試數(shù)據(jù)變化空間巨大的問題,而且由于是從內(nèi)部直接對相關(guān)函數(shù)進(jìn)行測試,因此有助于發(fā)掘多重輸入向量或多階段綜合條件觸發(fā)的復(fù)雜漏洞。

  2.3 基于代碼覆蓋的測試數(shù)據(jù)生成

  黑盒測試通常不考慮測試的路徑覆蓋問題,在測試的完整性方面存在局限,往往不能發(fā)現(xiàn)未執(zhí)行代碼中的漏洞。例如下面是摘自于一個服務(wù)器軟件的代碼片段:

  

  此處軟件利用sscanf() API 將原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一個整數(shù),然后將所生成的該整數(shù)與靜態(tài)整數(shù)值3 857 106 359 進(jìn)行比較,如果這2 個值不匹配,那么協(xié)議解析器就會由于一個“訪問協(xié)議錯誤”而返回。若測試用例中無此整數(shù),則無法對跳轉(zhuǎn)后的代碼進(jìn)行測試,而要想通過一般的數(shù)據(jù)變異生成包含此數(shù)的用例,所要構(gòu)造的測試用例數(shù)和耗費(fèi)的測試時間都是相當(dāng)龐大的。為提高效率,可以根據(jù)諸如此類的代碼中的靜態(tài)整數(shù)和字符串生成相應(yīng)的測試用例集。只要利用靜態(tài)代碼分析工具,查找代碼中的靜態(tài)字符串、整數(shù)和路徑分支處有關(guān)路徑選擇的比較字段,將其保存到測試數(shù)據(jù)庫。

  另外還可在錯誤注入點(diǎn)所在的函數(shù)中搜索對不安全庫函數(shù)的調(diào)用,根據(jù)不安全庫函數(shù)易引發(fā)漏洞的類型,生成相關(guān)的測試用例集。同時還可以在動態(tài)追蹤過程中,在執(zhí)行跳轉(zhuǎn)指令前修改指定寄存器的值以到達(dá)不同路徑的代碼,從而提高了測試的代碼覆蓋率。

  2.4 基于快照恢復(fù)的錯誤注入技術(shù)

  現(xiàn)今大多數(shù)軟件為了提高自身安全性,都加強(qiáng)了軟件的糾錯能力和安全保護(hù)機(jī)制,會在接收外部輸入后對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行正確和一致性檢測,甚至一些軟件還要在之前對編碼的數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼,不考慮數(shù)據(jù)格式的暴力測試在軟件對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行的正確和一致性檢測中都會被過濾掉。而大多數(shù)協(xié)議或文件格式都非常復(fù)雜且未被公開,想要了解格式的結(jié)構(gòu)或生成正確格式的文件都非常困難。為此,采用基于內(nèi)存快照恢復(fù)的錯誤注入技術(shù),以繞過軟件的檢測機(jī)制進(jìn)行fuzzing測試。選用具有正確格式的輸入數(shù)據(jù)樣本以通過軟件的相關(guān)檢測函數(shù)的驗(yàn)證,在執(zhí)行到真正對數(shù)據(jù)進(jìn)行應(yīng)用的相關(guān)解析函數(shù)時,設(shè)置錯誤注入點(diǎn),保存此時進(jìn)程的所有上下文內(nèi)容即進(jìn)程快照,接著改變調(diào)用參數(shù)為生成的測試用例,再在函數(shù)的結(jié)束處設(shè)置還原點(diǎn),接著繼續(xù)運(yùn)行并監(jiān)測程序的運(yùn)行狀況。若無異常發(fā)生,則當(dāng)程序運(yùn)行到還原點(diǎn)時掛起進(jìn)程,將進(jìn)程環(huán)境恢復(fù)為錯誤注入點(diǎn)處保存的上下文內(nèi)容,重新進(jìn)行錯誤注入,直到程序發(fā)生異?;驕y試用例耗盡。采用這種方法還可以避免通常測試過程中的網(wǎng)絡(luò)延遲、重啟程序和執(zhí)行與處理輸入無關(guān)的代碼等所耗費(fèi)時間,大大提高了測試效率。

  3 系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)評估

  用pythON 語言編寫了基于上述技術(shù)的測試工具,此工具主要由5 個模塊組成,分別為靜態(tài)逆向分析模塊、動態(tài)跟蹤模塊、測試數(shù)據(jù)生成模塊、錯誤注入模塊、異常檢測及記錄模塊??傮w模塊組成如圖2 所示。

  測試系統(tǒng)的模塊組成

  靜態(tài)逆向分析模塊主要是利用反匯編工具IDA Pro 來反匯編目標(biāo)程序的二進(jìn)制代碼,以生成相應(yīng)的匯編代碼,在此基礎(chǔ)上利用腳本自動識別確定函數(shù)塊及其內(nèi)部的基本塊,分析程序的基本結(jié)構(gòu)和函數(shù)調(diào)用關(guān)系;查找代碼中的靜態(tài)字符串、整數(shù)和代碼分支處的比較字段,并搜索代碼中調(diào)用的不安全庫函數(shù),用以建立測試用例庫。

  動態(tài)跟蹤模塊在調(diào)試器的基礎(chǔ)上構(gòu)建而成,主要負(fù)責(zé)在程序執(zhí)行期間動態(tài)監(jiān)測輸入函數(shù)的調(diào)用,以確定輸入數(shù)據(jù)的內(nèi)存位置;接著跟蹤輸入數(shù)據(jù)的流向和使用,在輸入數(shù)據(jù)被讀寫時記錄操作函數(shù),以確定錯誤注入點(diǎn)。

  測試數(shù)據(jù)生成模塊主要負(fù)責(zé)根據(jù)靜態(tài)逆向分析模塊提供的分析查找結(jié)果自動建立測試用例庫,并利用測試用例庫在測試過程中自動生成測試用例。

  錯誤注入模塊主要負(fù)責(zé)自動將測試數(shù)據(jù)生成模塊生成的測試用例注入到程序進(jìn)程中。在程序運(yùn)行到錯誤注入點(diǎn)時,保存錯誤注入前的進(jìn)程快照,修改輸入數(shù)據(jù)所在的地址指針;在執(zhí)行到還原點(diǎn)時,恢復(fù)之前保存的進(jìn)程快照,重新進(jìn)行錯誤注入。

  異常檢測記錄模塊主要負(fù)責(zé)通過監(jiān)測程序的異常報(bào)錯,尋找軟件存在的問題。要記錄分析的部分包括:(1)異常的類型:運(yùn)算錯誤,標(biāo)準(zhǔn)輸入/輸出錯誤,內(nèi)存訪問錯誤,系統(tǒng)APIs 調(diào)用錯誤,一般運(yùn)行時錯誤,語法錯誤,應(yīng)用程序不可預(yù)知的崩潰等。(2)錯誤記錄:系統(tǒng)自身的錯誤記錄,可執(zhí)行程序的錯誤記錄。(3)出錯時各個寄存器值和其他環(huán)境變量的值,以及程序的返回值。

  選取一款小型代理服務(wù)器軟件Polipo 作為測試對象,驗(yàn)證該動態(tài)輸入追蹤方法的有效性。用系統(tǒng)動態(tài)跟蹤服務(wù)器進(jìn)程接收來自遠(yuǎn)程client 的http 請求,針對處理請求消息中各字段的處理函數(shù)生成測試用例并注入進(jìn)行fuzzing。當(dāng)生成測試用例的Content-Length 字段值為一個極大整數(shù)時,檢測到發(fā)生內(nèi)存非法訪問異常,服務(wù)器隨即崩潰。通過調(diào)試器調(diào)試軟件發(fā)現(xiàn)Polipo 的client.c 文件中httpClientDiscardBody()函數(shù)存在符號錯誤,當(dāng)遠(yuǎn)程用戶提交帶有超長Content-Length頭的http 請求會產(chǎn)生整數(shù)溢出,進(jìn)而導(dǎo)致服務(wù)崩潰,從而驗(yàn)證了該漏洞的存在。

  4 結(jié)束語

  本文在基于反匯編的輸入路徑追蹤技術(shù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合基于代碼覆蓋的測試數(shù)據(jù)生成和基于快照恢復(fù)的錯誤注入技術(shù),將其應(yīng)用于fuzzing 測試中,提出了一種軟件安全漏洞自動挖掘的新方法。該方法較好地解決了fuzzing 技術(shù)存在的測試數(shù)據(jù)空間巨大、代碼覆蓋不完整和測試效率低等問題,且無需目標(biāo)軟件源代碼,因而應(yīng)用范圍較廣。基于此方法設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個測試系統(tǒng),通過對實(shí)例軟件的漏洞挖掘?qū)嶒?yàn),驗(yàn)證了該方法的有效性。下一步工作主要為對輸入路徑的追蹤細(xì)化為針對指令級的追蹤,以進(jìn)一步提高動態(tài)追蹤的精確性和可靠性。



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