fuzzing测试是一种通过输入随机、非预期数据发现程序漏洞的技术，libfuzzer是google开发的基于覆盖率引导的fuzzing工具。1. 选择合适的fuzzing目标应聚焦于处理外部输入、复杂度高且安全性要求严的模块，如解析器、编解码器等；2. 编写有效的libfuzzer harness需简单高效，能传递输入至目标函数并处理异常，确保fuzzer持续运行；3. 利用覆盖率信息可提升fuzzing效率，需在编译时启用覆盖率收集选项，并根据报告调整策略；4. 处理崩溃需分析保存的输入数据，定位问题根源，修复后编写单元测试验证并更新语料库；5. fuzzing与静态分析、渗透测试互补，结合使用可提升整体安全测试效果。
Fuzzing测试，简单来说，就是一种通过向程序输入大量随机、非预期的输入数据，来发现程序中潜在漏洞的技术。libFuzzer则是Google开发的一款基于覆盖率引导的fuzzing工具，它能高效地帮助我们找到那些隐藏在程序深处的边界条件漏洞。
使用libFuzzer，我们可以构建一个专门的fuzzing harness，然后让libFuzzer自动生成各种各样的输入，并观察程序在这些输入下的表现。如果程序崩溃或者出现其他异常行为，那就意味着我们找到了一个潜在的漏洞。
如何选择合适的Fuzzing目标？
选择合适的fuzzing目标至关重要。理想的目标是那些处理外部输入、复杂度较高、且安全性要求严格的函数或模块。例如，解析器、编解码器、网络协议处理函数等，都是非常适合进行fuzzing测试的。选择目标时，要考虑代码的可达性，确保fuzzer能够尽可能地覆盖到目标代码的各个分支。如果目标代码过于庞大，可以考虑将其分解成更小的、更易于fuzz的部分。
如何编写一个有效的libFuzzer harness？
编写一个有效的libFuzzer harness是成功进行fuzzing的关键。一个好的harness应该尽可能地简单、高效，并且能够覆盖到目标代码的关键逻辑。harness的主要任务是从fuzzer提供的输入数据中提取信息，并将其传递给目标函数。同时，harness还需要处理目标函数可能抛出的异常，避免fuzzer因为异常而停止运行。
一个简单的示例：
#include#include #include "target_header.h" // 假设这是你的目标函数的头文件 extern "C" int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t *data, size_t size) { if (size < 5) return 0; // 至少需要5个字节的输入 // 从输入数据中提取信息，并传递给目标函数 int arg1 = data[0]; int arg2 = data[1] * 256 + data[2]; char* arg3 = (char*)data + 3; size_t arg3_len = size - 3; target_function(arg1, arg2, arg3, arg3_len); return 0; }
这个例子展示了一个非常简单的harness，它从输入数据中提取了三个参数，并将其传递给 target_function。实际的harness可能会更复杂，需要根据目标函数的具体情况进行调整。
如何利用覆盖率信息提升Fuzzing效率？
libFuzzer的一个重要特性是覆盖率引导。它会跟踪fuzzer在执行过程中覆盖到的代码路径，并优先生成能够覆盖到新代码路径的输入。通过利用覆盖率信息，fuzzer可以更有效地探索程序的状态空间，从而更快地找到漏洞。
为了充分利用覆盖率信息，我们需要确保在编译目标代码时启用覆盖率收集选项。例如，在使用Clang编译器时，可以添加 -fsanitize-coverage=trace-pc-guard 选项。
此外，我们还可以通过分析覆盖率报告来了解fuzzing的覆盖情况，并据此调整fuzzing策略。例如，如果发现某个代码区域的覆盖率较低，我们可以尝试手动构造一些能够覆盖到该区域的输入，或者调整fuzzing harness，使其更容易生成相关的输入。
如何处理Fuzzing过程中遇到的崩溃？
在fuzzing过程中，程序崩溃是不可避免的。当fuzzer发现一个崩溃时，它会将导致崩溃的输入数据保存下来。我们需要对这些崩溃进行分析，确定崩溃的原因，并修复相应的漏洞。
可以使用调试器（例如GDB或LLDB）来分析崩溃。通过加载导致崩溃的输入数据，我们可以重现崩溃，并逐步跟踪代码执行过程，找到导致崩溃的代码行。
在修复漏洞之后，我们需要编写一个单元测试来验证修复是否有效，并防止漏洞再次出现。同时，我们还可以将导致崩溃的输入数据添加到fuzzing的语料库中，以便fuzzer在未来的运行中能够更快地发现类似的漏洞。
Fuzzing与其他安全测试方法的区别是什么？
Fuzzing与其他安全测试方法，如静态分析、渗透测试等，各有优缺点。静态分析可以在不运行程序的情况下发现潜在的漏洞，但它往往会产生大量的误报。渗透测试则侧重于模拟攻击者的行为，尝试利用程序中的漏洞来获取控制权。
Fuzzing的优势在于它可以自动化地发现大量的漏洞，并且不需要对程序进行深入的理解。然而，fuzzing也存在一些局限性，例如它很难发现逻辑错误或需要特定状态才能触发的漏洞。
因此，在实际的安全测试中，我们应该将fuzzing与其他安全测试方法结合起来使用，以达到更好的效果。
