摸鱼摸了一段时间，跑去弄大创和信安作品赛去了，现在重新回来填坑，抱歉 ><，大三还得准备研究生的事情
一、neuzz.c
大致得框架结构我们先来看一看
整个NEUZZ的结构图如下，高清图片地址：
https://gitee.com/zeroaone/viking-fuzz/raw/master/%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%9B%BE.png
其大致结构与AFL中的代码结构类似
1.1 main
void main(int argc, char*argv[]){
int opt;
while ((opt = getopt(argc, argv, "+i:o:l:")) > 0)
switch (opt) {
case 'i': /* input dir */
if (in_dir) perror("Multiple -i options not supported");
in_dir = optarg;
break;
case 'o': /* output dir */
if (out_dir) perror("Multiple -o options not supported");
out_dir = optarg;
break;
case 'l': /* file len */
sscanf (optarg,"%ld",&len);
/* change num_index and havoc_blk_* according to file len */
if(len > 7000)
{
num_index[13] = (len - 1);
havoc_blk_large = (len - 1);
}
else if (len > 4000)
{
num_index[13] = (len - 1);
num_index[12] = 3072;
havoc_blk_large = (len - 1);
havoc_blk_medium = 2048;
havoc_blk_small = 1024;
}
printf("num_index %d %d small %d medium %d large %d\n", num_index[12], num_index[13], havoc_blk_small, havoc_blk_medium, havoc_blk_large);
printf("mutation len: %ld\n", len);
break;
default:
printf("no manual...");
}
setup_signal_handlers();
check_cpu_governor();
get_core_count();
bind_to_free_cpu();
setup_shm();
init_count_class16();
setup_dirs_fds();
if (!out_file) setup_stdio_file();
detect_file_args(argv + optind + 1);
setup_targetpath(argv[optind]);
copy_seeds(in_dir, out_dir);
init_forkserver(argv+optind);
start_fuzz(len);
printf("total execs %ld edge coverage %d.\n", total_execs, count_non_255_bytes(virgin_bits));
return;
}
这里main函数一开始就是在解析命令行，基本上和AFL里面有的参数概念一致
-
-i：设定输入种子文件夹 -
-o：输出文件夹也就是造成Crash的输入保存文件夹 -
-l：设定待测文件的大小，文件len由neuzz_in中的最大文件镜像头获得，可以使用如下命令获得ls -lS neuzz_in|head
我们先看看启动neuzz.c的命令行指令
#./neuzz -i in_dir -o out_dir -l mutation_len [program path [arguments]] @@
$ ./neuzz -i neuzz_in -o seeds -l 7506 ./readelf -a @@
-
neuzz_in：是nn.py生成的新测试样例 -
seeds：是neuzz输出的能产生Crash的输入供给nn.py进行训练
1.1.1 num_index
然后这里我们重点看一下-l选项
case 'l': /* file len */
sscanf (optarg,"%ld",&len);
/* change num_index and havoc_blk_* according to file len */
if(len > 7000)
{
num_index[13] = (len - 1);
havoc_blk_large = (len - 1);
}
else if (len > 4000)
{
num_index[13] = (len - 1);
num_index[12] = 3072;
havoc_blk_large = (len - 1);
havoc_blk_medium = 2048;
havoc_blk_small = 1024;
}
printf("num_index %d %d small %d medium %d large %d\n", num_index[12], num_index[13], havoc_blk_small, havoc_blk_medium, havoc_blk_large);
printf("mutation len: %ld\n", len);
break;
这里主要是程序需要根据程序的大小去修改num_index和havoc_blk_*两个变量，那么这两个变量是什么东西呢
其中num_index定义在
/* more fined grined mutation can have better results but slower*/
//细化的变异可以产生更好的结果，但速度较慢
//int num_index[23] = {0,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,1536,2048,2560,3072, 3584,4096,4608,5120, 5632,6144,6656,7103};
/* default setting, will be change according to different file length */
//默认设置，将根据不同的文件长度进行更改
int num_index[14] = {0,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2048,4096,8192};
这些应该是选择需要种子变异的位置，这里14个就是代表有14种位置可以选择变异，细化变异就是指提供更多不同的位置，然后这个index也是将根据不同的文件长度进行更改，具体规则就是
- 如果文件长度大于7000：index[13]最后一位变为文件长度-1
- 如果文件长度大于4000小于7000：index[13]最后一位变为文件长度-1，且index[12] = 3072
其实num_index是为了实现AFL中的bitflip变异操作，拿到一个原始文件，打头阵的就是bitflip，而且还会根据翻转量/步长进行多种不同的翻转
1.1.2 havoc_blk
这里看完了num_index我们来看看havoc_blk_*这个变量是什么意思，这个变量定义是在
/* Caps on block sizes for inserion and deletion operations. The set of numbers are adaptive to file length and the defalut max file length is 10000. */
/* default setting, will be changed later accroding to file len */
int havoc_blk_small = 2048;
int havoc_blk_medium = 4096;
int havoc_blk_large = 8192;
#define HAVOC_BLK_SMALL 2048
#define HAVOC_BLK_MEDIUM 4096
#define HAVOC_BLK_LARGE 7402
这里需要引入AFL中变异的概念，总的来讲，AFL维护了一个队列(queue)，每次从这个队列中取出一个文件，对其进行大量变异，并检查运行后是否会引起目标崩溃、发现新路径等结果。AFL其中一种变异方式就叫做havoc，中文意思是“大破坏”，此阶段会对原文件进行大量变异
havoc，顾名思义，是充满了各种随机生成的变异，是对原文件的“大破坏”。具体来说，havoc包含了对原文件的多轮变异，每一轮都是将多种方式组合（stacked）而成：
- 随机选取某个bit进行翻转
- 随机选取某个byte，将其设置为随机的interesting value
- 随机选取某个word，并随机选取大、小端序，将其设置为随机的interesting value
- 随机选取某个dword，并随机选取大、小端序，将其设置为随机的interesting value
- 随机选取某个byte，对其减去一个随机数
- 随机选取某个byte，对其加上一个随机数
- 随机选取某个word，并随机选取大、小端序，对其减去一个随机数
- 随机选取某个word，并随机选取大、小端序，对其加上一个随机数
- 随机选取某个dword，并随机选取大、小端序，对其减去一个随机数
- 随机选取某个dword，并随机选取大、小端序，对其加上一个随机数
- 随机选取某个byte，将其设置为随机数
- 随机删除一段bytes
- 随机选取一个位置，插入一段随机长度的内容，其中75%的概率是插入原文中随机位置的内容，25%的概率是插入一段随机选取的数
- 随机选取一个位置，替换为一段随机长度的内容，其中75%的概率是替换成原文中随机位置的内容，25%的概率是替换成一段随机选取的数
- 随机选取一个位置，用随机选取的token（用户提供的或自动生成的）替换
- 随机选取一个位置，用随机选取的token（用户提供的或自动生成的）插入
这里NEUZZ这是提供了一个限制havoc操作的大小，限制插入和删除操作的块大小，默认最大文件长度为10000。然后也会根据文件的长度做出相应的调整
1.2 初始环境配置
这里其实和AFL的结构是几乎一致的，主要是为了给还没阅读过AFL源码的朋友再过一遍
1.2.1 setup_signal_handlers
顾名思义设置信号量参数，注册必要的信号处理函数，设置信号句柄
/* Set up signal handlers. More complicated that needs to be, because libc on
Solaris doesn't resume interrupted reads(), sets SA_RESETHAND when you call
siginterrupt(), and does other stupid things. */
void setup_signal_handlers(void) {
struct sigaction sa;
sa.sa_handler = NULL;
sa.sa_flags = SA_RESTART;
sa.sa_sigaction = NULL;
sigemptyset(&sa.sa_mask);
/* Various ways of saying "stop". */
sa.sa_handler = handle_stop_sig;
sigaction(SIGHUP, &sa, NULL);
sigaction(SIGINT, &sa, NULL);
sigaction(SIGTERM, &sa, NULL);
/* Exec timeout notifications. */
sa.sa_handler = handle_timeout;
sigaction(SIGALRM, &sa, NULL);
/* Things we don't care about. */
sa.sa_handler = SIG_IGN;
sigaction(SIGTSTP, &sa, NULL);
sigaction(SIGPIPE, &sa, NULL);
}
- SIGHUP/SIGINT/SIGTERM
- hangup/interrupt/software termination signal from kill
- 主要是”stop”的处理函数
- handle_stop_sig
- 设置stop_soon为1
- 如果child_pid存在，向其发送SIGKILL终止信号，从而被系统杀死。
- 如果forksrv_pid存在，向其发送SIGKILL终止信号
- SIGALRM
- alarm clock
- 处理超时的情况
- handle_timeout
- 如果child_pid>0，则设置child_timed_out为1，并kill掉child_pid
- 如果child_pid==-1，且forksrv_pid>0，则设置child_timed_out为1，并kill掉forksrv_pid
- SIGWINCH
- Window resize
- 处理窗口大小的变化信号
- handle_resize
- 设置clear_screen=1
- SIGUSR1
- user defined signal 1，这个是留给用户自定义的信号
- 这里定义成skip request (SIGUSR1)
- handle_skipreq
- 设置skip_requested=1
- SIGTSTP/SIGPIPE
- stop signal from tty/write on a pipe with no one to read it
- 不关心的一些信号
- SIG_IGN
1.2.2 check_cpu_governor
这里就主要是在检测CPU的环境配置，检查CPU的管理者
/* Check CPU governor. */
static void check_cpu_governor(void) {
FILE* f;
u8 tmp[128];
u64 min = 0, max = 0;
if (getenv("AFL_SKIP_CPUFREQ")) return;
f = fopen("/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor", "r");
if (!f) return;
printf("Checking CPU scaling governor...\n");
if (!fgets(tmp, 128, f)) perror("fgets() failed");
fclose(f);
if (!strncmp(tmp, "perf", 4)) return;
f = fopen("/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_min_freq", "r");
if (f) {
if (fscanf(f, "%llu", &min) != 1) min = 0;
fclose(f);
}
f = fopen("/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_max_freq", "r");
if (f) {
if (fscanf(f, "%llu", &max) != 1) max = 0;
fclose(f);
}
if (min == max) return;
printf("Err: Suboptimal CPU scaling governor\n");
}
这里NEUZZ已经简化了相关的CPU检查函数，如果是AF的话，会有一系列CPU检查相关的函数，主要是包括以下几个：
-
static void get_core_count(void)：获取核心数量 -
static void bind_to_free_cpu(void)：构建绑定到特定核心的进程列表。如果什么也找不到，返回-1。假设一个4k cpu的上限 -
check_crash_handling()：确保核心转储不会进入程序 -
check_cpu_governor()：检查CPU管理者
1.2.3 get_core_count
顾名思义，检查CPU核心数
/* Count the number of logical CPU cores. */
static void get_core_count(void) {
u32 cur_runnable = 0;
#if defined(__APPLE__) || defined(__FreeBSD__) || defined (__OpenBSD__)
size_t s = sizeof(cpu_core_count);
/* On *BSD systems, we can just use a sysctl to get the number of CPUs. */
#ifdef __APPLE__
if (sysctlbyname("hw.logicalcpu", &cpu_core_count, &s, NULL, 0) < 0)
return;
#else
int s_name[2] = { CTL_HW, HW_NCPU };
if (sysctl(s_name, 2, &cpu_core_count, &s, NULL, 0) < 0) return;
#endif /* ^__APPLE__ */
#else
#ifdef HAVE_AFFINITY
cpu_core_count = sysconf(_SC_NPROCESSORS_ONLN);
#else
FILE* f = fopen("/proc/stat", "r");
u8 tmp[1024];
if (!f) return;
while (fgets(tmp, sizeof(tmp), f))
if (!strncmp(tmp, "cpu", 3) && isdigit(tmp[3])) cpu_core_count++;
fclose(f);
#endif /* ^HAVE_AFFINITY */
#endif /* ^(__APPLE__ || __FreeBSD__ || __OpenBSD__) */
if (cpu_core_count > 0) {
cur_runnable = (u32)get_runnable_processes();
#if defined(__APPLE__) || defined(__FreeBSD__) || defined (__OpenBSD__)
/* Add ourselves, since the 1-minute average doesn't include that yet. */
cur_runnable++;
#endif /* __APPLE__ || __FreeBSD__ || __OpenBSD__ */
printf("You have %u CPU core%s and %u runnable tasks (utilization: %0.0f%%).\n",
cpu_core_count, cpu_core_count > 1 ? "s" : "",
cur_runnable, cur_runnable * 100.0 / cpu_core_count);
if (cpu_core_count > 1) {
if (cur_runnable > cpu_core_count * 1.5) {
printf("System under apparent load, performance may be spotty.\n");
}
}
} else {
cpu_core_count = 0;
printf("Unable to figure out the number of CPU cores.\n");
}
}
1.2.4 bind_to_free_cpu
这一段就是照抄AFL源码的，构建绑定到特定核心的进程列表。如果什么也找不到，返回-1。假设一个4k cpu的上限
/* Build a list of processes bound to specific cores. Returns -1 if nothing
can be found. Assumes an upper bound of 4k CPUs. */
static void bind_to_free_cpu(void) {
DIR* d;
struct dirent* de;
cpu_set_t c;
u8 cpu_used[4096] = { 0 };
u32 i;
if (cpu_core_count < 2) return;
if (getenv("AFL_NO_AFFINITY")) {
perror("Not binding to a CPU core (AFL_NO_AFFINITY set).");
return;
}
d = opendir("/proc");
if (!d) {
perror("Unable to access /proc - can't scan for free CPU cores.");
return;
}
printf("Checking CPU core loadout...\n");
/* Introduce some jitter, in case multiple AFL tasks are doing the same
thing at the same time... */
usleep(R(1000) * 250);
/* Scan all /proc/<pid>/status entries, checking for Cpus_allowed_list.
Flag all processes bound to a specific CPU using cpu_used[]. This will
fail for some exotic binding setups, but is likely good enough in almost
all real-world use cases. */
while ((de = readdir(d))) {
u8* fn;
FILE* f;
u8 tmp[MAX_LINE];
u8 has_vmsize = 0;
if (!isdigit(de->d_name[0])) continue;
fn = alloc_printf("/proc/%s/status", de->d_name);
if (!(f = fopen(fn, "r"))) {
free(fn);
continue;
}
while (fgets(tmp, MAX_LINE, f)) {
u32 hval;
/* Processes without VmSize are probably kernel tasks. */
if (!strncmp(tmp, "VmSize:\t", 8)) has_vmsize = 1;
if (!strncmp(tmp, "Cpus_allowed_list:\t", 19) &&
!strchr(tmp, '-') && !strchr(tmp, ',') &&
sscanf(tmp + 19, "%u", &hval) == 1 && hval < sizeof(cpu_used) &&
has_vmsize) {
cpu_used[hval] = 1;
break;
}
}
free(fn);
fclose(f);
}
closedir(d);
for (i = 0; i < cpu_core_count; i++) if (!cpu_used[i]) break;
if (i == cpu_core_count) {
printf("No more free CPU cores\n");
}
printf("Found a free CPU core, binding to #%u.\n", i);
cpu_aff = i;
CPU_ZERO(&c);
CPU_SET(i, &c);
if (sched_setaffinity(0, sizeof(c), &c))
perror("sched_setaffinity failed\n");
}
1.2.5 setup_shm
配置共享内存和virgin_bits，AFL其最大特点就是会对target进行插桩，以辅助mutated input的生成。具体地，插桩后的target，会记录执行过程中的分支信息；随后，fuzzer便可以根据这些信息，判断这次执行的整体流程和代码覆盖情况。AFL使用共享内存，来完成以上信息在fuzzer和target之间的传递
而NEUZZ也是继承了AFL的这一机制，具体地，NEUZZ在启动时，会执行setup_shm()方法进行配置。其首先调用shemget()分配一块共享内存，大小MAP_SIZE为64K:
shm_id = shmget(IPC_PRIVATE, MAP_SIZE, IPC_CREAT | IPC_EXCL | 0600);
分配成功后，该共享内存的标志符会被设置到环境变量中，从而之后fork()得到的子进程可以通过该环境变量，得到这块共享内存的标志符
shm_str = alloc_printf("%d", shm_id);
if (!dumb_mode) setenv(SHM_ENV_VAR, shm_str, 1);
NEUZZ本身，会使用变量trace_bits来保存共享内存的地址：
trace_bits = shmat(shm_id, NULL, 0);
在每次target执行之前，fuzzer首先将该共享内容清零：
memset(trace_bits, 0, MAP_SIZE);
1.2.6 init_count_class16
这其实是因为trace_bits是用一个字节来记录是否到达这个路径，和这个路径被命中了多少次的，而这个次数在0-255之间，但比如一个循环，它循环5次和循环6次可能是完全一样的效果，为了避免被当成不同的路径，或者说尽可能减少因为命中次数导致的区别，在每次去计算是否发现了新路径之前，先把这个路径命中数进行规整
而count_class_lookup16，是因为AFL在后面实际进行规整的时候，是一次读两个字节去处理的，为了提高效率，这只是出于效率的考量，实际效果和之前一致
/* Destructively classify execution counts in a trace. This is used as a
preprocessing step for any newly acquired traces. Called on every exec,
must be fast. */
/*这里的意思就是
命中0次认为就是0次
命中1次认为就是1次
命中2次认为就是2次
命中3次认为就是3次
命中4~7次统一认为就是4次
命中8~15次统一认为就是8次
以此类推
*/
static const u8 count_class_lookup8[256] = {
[0] = 0,
[1] = 1,
[2] = 2,
[3] = 4,
[4 ... 7] = 8,
[8 ... 15] = 16,
[16 ... 31] = 32,
[32 ... 127] = 64,
[128 ... 255] = 128
};
static u16 count_class_lookup16[65536];
void init_count_class16(void) {
u32 b1, b2;
for (b1 = 0; b1 < 256; b1++)
for (b2 = 0; b2 < 256; b2++)
count_class_lookup16[(b1 << 8) + b2] =
(count_class_lookup8[b1] << 8) |
count_class_lookup8[b2];
}
1.2.7 setup_dirs_fds
这里主要就是设置输出目录和文件描述符
void setup_dirs_fds(void) {
char* tmp;
int fd;
printf("Setting up output directories...");
if (mkdir(out_dir, 0700)) {
if (errno != EEXIST) fprintf(stderr,"Unable to create %s\n", out_dir);
}
/* Generally useful file descriptors. */
dev_null_fd = open("/dev/null", O_RDWR);
if (dev_null_fd < 0) perror("Unable to open /dev/null");
dev_urandom_fd = open("/dev/urandom", O_RDONLY);
if (dev_urandom_fd < 0) perror("Unable to open /dev/urandom");
}
1.2.8 setup_stdio_file
如果out_file为NULL，如果没有使用-f，就删除原本的out_dir/.cur_input，创建一个新的out_dir/.cur_input，保存其文件描述符在out_fd中
/* Spin up fork server (instrumented mode only). The idea is explained here:
http://lcamtuf.blogspot.com/2014/10/fuzzing-binaries-without-execve.html
In essence, the instrumentation allows us to skip execve(), and just keep
cloning a stopped child. So, we just execute once, and then send commands
through a pipe. The other part of this logic is in afl-as.h. */
void setup_stdio_file(void) {
char* fn = alloc_printf("%s/.cur_input", out_dir);
unlink(fn); /* Ignore errors */
out_fd = open(fn, O_RDWR | O_CREAT | O_EXCL, 0600);
if (out_fd < 0) perror("Unable to create .cur_input");
free(fn);
}
1.2.9 detect_file_args
这个函数其实就是识别参数里面有没有@@，如果有就替换为out_dir/.cur_input，如果没有就返回
/* Detect @@ in args. */
void detect_file_args(char** argv) {
int i = 0;
char* cwd = getcwd(NULL, 0);
if (!cwd) perror("getcwd() failed");
while (argv[i]) {
char* aa_loc = strstr(argv[i], "@@");
if (aa_loc) {
char *aa_subst, *n_arg;
/* If we don't have a file name chosen yet, use a safe default. */
if (!out_file)
out_file = alloc_printf("%s/.cur_input", out_dir);
/* Be sure that we're always using fully-qualified paths. */
if (out_file[0] == '/') aa_subst = out_file;
else aa_subst = alloc_printf("%s/%s", cwd, out_file);
/* Construct a replacement argv value. */
*aa_loc = 0;
n_arg = alloc_printf("%s%s%s", argv[i], aa_subst, aa_loc + 2);
argv[i] = n_arg;
*aa_loc = '@';
if (out_file[0] != '/') free(aa_subst);
}
i++;
}
free(cwd); /* not tracked */
}
1.2.10 setup_targetpath
这个就很简单了，设置需要fuzz的目标路径，并组合执行参数
/* set up target path */
void setup_targetpath(char * argvs){
char* cwd = getcwd(NULL, 0);
target_path = alloc_printf("%s/%s", cwd, argvs);
argvs = target_path;
}
1.2.11 copy_seeds
这里就是将用输入的种子直接挪到输出文件夹，供nn.py下一次训练
/* copy seeds from in_idr to out_dir */
void copy_seeds(char * in_dir, char * out_dir){
struct dirent *de;
DIR *dp;
if((dp = opendir(in_dir)) == NULL) {
fprintf(stderr,"cannot open directory: %s\n", in_dir);
return;
}
char src[128], dst[128];
while((de = readdir(dp)) != NULL){
if(strcmp(".",de->d_name) == 0 || strcmp("..",de->d_name) == 0)
continue;
sprintf(src, "%s/%s", in_dir, de->d_name);
sprintf(dst, "%s/%s", out_dir, de->d_name);
copy_file(src, dst);
}
closedir(dp);
return ;
}
1.2.12 init_forkserver
编译target完成后，就可以通过afl-fuzz开始fuzzing了。其大致思路是，对输入的seed文件不断地变化，并将这些mutated input喂给target执行，检查是否会造成崩溃。因此，fuzzing涉及到大量的fork和执行target的过程
为了更高效地进行上述过程，AFL实现了一套fork server机制。其基本思路是：启动target进程后，target会运行一个fork server；fuzzer并不负责fork子进程，而是与这个fork server通信，并由fork server来完成fork及继续执行目标的操作。这样设计的最大好处，就是不需要调用execve()，从而节省了载入目标文件和库、解析符号地址等重复性工作
fuzzer执行fork()得到父进程和子进程，这里的父进程仍然为fuzzer，子进程则为target进程，即将来的fork server
forksrv_pid = fork();
而父子进程之间，是通过管道进行通信。具体使用了2个管道，一个用于传递状态，另一个用于传递命令：
int st_pipe[2], ctl_pipe[2];
对于子进程（fork server），会进行一系列设置，其中包括将上述两个管道分配到预先指定的fd，并最终执行target：
if (!forksrv_pid) {
...
if (dup2(ctl_pipe[0], FORKSRV_FD) < 0) PFATAL("dup2() failed");
if (dup2(st_pipe[1], FORKSRV_FD + 1) < 0) PFATAL("dup2() failed");
...
execv(target_path, argv);
对于父进程（fuzzer），则会读取状态管道的信息，如果一切正常，则说明fork server创建完成。
fsrv_st_fd = st_pipe[0];
...
rlen = read(fsrv_st_fd, &status, 4);
...
/* If we have a four-byte "hello" message from the server, we're all set.
Otherwise, try to figure out what went wrong. */
if (rlen == 4) {
OKF("All right - fork server is up.");
return;
}
1.3 开始Fuzz
这里从start_fuzz函数看起
1.3.1 start_fuzz
这个主要是利用nn.py训练得到的模型提取出梯度指导信息从而指导fuzz
首先就是建立Socket通信
struct sockaddr_in address;
int sock = 0;
struct sockaddr_in serv_addr;
if ((sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0)) < 0){
perror("Socket creation error");
exit(0);
}
memset(&serv_addr, '0', sizeof(serv_addr));
serv_addr.sin_family = AF_INET;
serv_addr.sin_port = htons(PORT);
if(inet_pton(AF_INET, "127.0.0.1", &serv_addr.sin_addr)<=0){
perror("Invalid address/ Address not supported");
exit(0);
}
if (connect(sock, (struct sockaddr *)&serv_addr, sizeof(serv_addr)) < 0){
perror("Connection Failed");
exit(0);
}
之后主要就是设置一些缓冲区
/* set up buffer */
out_buf = malloc(10000);
if(!out_buf)
perror("malloc failed");
out_buf1 = malloc(10000);
if(!out_buf1)
perror("malloc failed");
out_buf2 = malloc(10000);
if(!out_buf2)
perror("malloc failed");
out_buf3 = malloc(20000);
if(!out_buf3)
perror("malloc failed");
len = f_len;
1.3.2 dry_run
执行input文件夹下的预先准备的所有testcase（perform_dry_run），生成初始化的queue和bitmap。这只对初始输入执行一次，所以叫：dry run。也就是将所有测试样例都跑一遍，保证没有问题。但是如果一开始的样例就能产生崩溃，程序就不会运行。一般会有以下问题，需要针对性修改testcase
- Timeout_given ： testcase造成程序timeout的错误，可能来自逻辑错误的语法。
- Crash ：testcase造成程序崩溃，原因有二
- 样本本身能够造成程序crash
- 程序运行的内存过小造成crash
再NEUZZ中，如果状态为1则会保存感兴趣的种子到输出文件夹里，如果状态为2则会计算平均执行时间
这里第一次运行dry_run的时候就只是检查所有的测试样例是否会有问题
1.3.3 fuzz_lop
这里主要就是在监听nn.py是否已经通过训练得到所需的权重模型，当接收到已经产生权重模型的信号，就开始执行fuzz_loop
void fuzz_lop(char * grad_file, int sock){
dry_run("./splice_seeds/", 1);
copy_file("gradient_info_p", grad_file);
FILE *stream = fopen(grad_file, "r");
char *line = NULL;
size_t llen = 0;
ssize_t nread;
if (stream == NULL) {
perror("fopen");
exit(EXIT_FAILURE);
}
int line_cnt=0;
int retrain_interval = 1000;
if(round_cnt == 0)
retrain_interval = 750;
首先会运行一次dry_run测试运行放在splice_seed的样例，而splice也是AFL的变异手段，中文意思是“绞接”，此阶段会将两个文件拼接起来得到一个新的文件。具体地，AFL在seed文件队列中随机选取一个，与当前的seed文件做对比。如果两者差别不大，就再重新随机选一个；如果两者相差比较明显，那么就随机选取一个位置，将两者都分割为头部和尾部。最后，将当前文件的头部与随机文件的尾部拼接起来，就得到了新的文件。在这里，AFL还会过滤掉拼接文件未发生变化的情况
然后就是将记录梯度信息的文件拷贝为gradient_info，并将梯度信息文件打开为stream，并重新设置训练阈值
然后这while循环开始循环处理权重文件，一行一行的读取梯度信息文件
while ((nread = getline(&line, &llen, stream)) != -1)
然后这里开始处理梯度信息
char* loc_str = strtok(line,"|");
char* sign_str = strtok(NULL,"|");
char* fn = strtok(strtok(NULL,"|"),"\n");
parse_array(loc_str,loc);
parse_array(sign_str,sign);
这里看一下两个变量的定义
int loc[10000]; /* Array to store critical bytes locations*/
//用于存储关键字节位置的数组，也就是我们样例对应的BITMAP
int sign[10000]; /* Array to store sign of critical bytes */
//数组来存储关键字节的符号，也就是我们的测试样例
char virgin_bits[MAP_SIZE]; /* Regions yet untouched by fuzzing */
//尚未被模糊影响的区域
然后就是输出前十个文件的覆盖率
/* print edge coverage per 10 files*/
if((line_cnt % 10) == 0){
printf("$$$$&&&& fuzz %s line_cnt %d\n",fn, line_cnt);
printf("edge num %d\n",count_non_255_bytes(virgin_bits));
fflush(stdout);
}
然后就是将种子读入内存中
/* read seed into mem */
int fn_fd = open(fn,O_RDONLY);
if(fn_fd == -1){
perror("open failed");
exit(0);
}
struct stat st;
int ret = fstat(fn_fd,&st);
int file_len = st.st_size;
memset(out_buf1,0,len);
memset(out_buf2,0,len);
memset(out_buf,0, len);
memset(out_buf3,0, 20000);
ck_read(fn_fd, out_buf, file_len, fn);
紧接着就是产生突变后的种子
/* generate mutation */
if(stage_num == 1)
gen_mutate();
else
gen_mutate_slow();
close(fn_fd);
这里我们之前设置的训练阈值retrain_interval就是用来控制变异的种子个数，当到达训练阈值的时候，系统又会通知nn.py开始收集新的信息进行模型训练
/* send message to python module */
if(line_cnt == retrain_interval){
round_cnt++;
now = count_non_255_bytes(virgin_bits);
edge_gain = now - old;
old = now;
if((edge_gain > 30) || (fast == 0)){
send(sock,"train", 5,0);
fast = 1;
printf("fast stage\n");
}
else{
send(sock,"sloww",5,0);
fast = 0;
printf("slow stage\n");
}
1.3.4 parse_array
这个就是将梯度文件中的一行转化为数组
/* parse one line of gradient string into array */
void parse_array(char * str, int * array){
int i=0;
char* token = strtok(str,",");
while(token != NULL){
array[i]=atoi(token);
i++;
token = strtok(NULL, ",");
}
return;
}
1.3.5 gen_mutate
这里就是根据梯度指导信息进行突变产生新的测试样例种子
我们可以发现NEUZZ实现的第一种变异操作就是flip，在14次迭代中翻转有趣的位置
/* flip interesting locations within 14 iterations */
for(int iter=0 ;iter<13; iter=iter+1){
memcpy(out_buf1, out_buf, len);
memcpy(out_buf2, out_buf, len);
然后就是开始设置找到每次迭代的突变范围，首先设置了最低变异位置和最高变异位置
int low_index = num_index[iter];
int up_index = num_index[iter+1];
根据num_index的信息，假设我们迭代到8的位置，这下限为，上限为16
int num_index[14] = {0,2,4,8,16,32,64,128,256,512,1024,2048,4096,8192};
然后还初始化了变异步长，根据这段代码，不难看出变异步长是决定了将要变异的比特位数
u8 up_step = 0;
u8 low_step = 0;
for (int index = low_index; index < up_index; index = index + 1)
梯度指引：
接下来的代码时体现了NEUZZ的梯度指引核心思想的关键代码：
for (int index = low_index; index < up_index; index = index + 1)
{
int cur_up_step = 0;
int cur_low_step = 0;
if (sign[index] == 1)
{
cur_up_step = (255 - (u8)out_buf[loc[index]]);
if (cur_up_step > up_step)
up_step = cur_up_step;
cur_low_step = (u8)(out_buf[loc[index]]);
if (cur_low_step > low_step)
low_step = cur_low_step;
}
else
{
cur_up_step = (u8)out_buf[loc[index]];
if (cur_up_step > up_step)
up_step = cur_up_step;
cur_low_step = (255 - (u8)out_buf[loc[index]]);
if (cur_low_step > low_step)
low_step = cur_low_step;
}
}
首先时定义了初始化了目前现在的cur_up_step与cur_low_step游标的值，然后体现梯度指引最关键的一行代码就是：
if (sign[index] == 1)
{
cur_up_step = (255 - (u8)out_buf[loc[index]]);
if (cur_up_step > up_step)
up_step = cur_up_step;
cur_low_step = (u8)(out_buf[loc[index]]);
if (cur_low_step > low_step)
low_step = cur_low_step;
}
sign就是我们获得的梯度信息，因为我们之前在模型的最后一层采用的是sigmoid激活函数，sigmoid函数因为输出范围(0,1)，所以二分类的概率常常用这个函数。然后我们的num_classes = MAX_BITMAP_SIZE，最后的分类情况是根据MAX_BITMAP_SIZE来分类的，就可以表示某个BITMAP的重要性
如果原来的测试样例sign[index] == 1，意思就是这个位置根据模型判定变异这个位置的重要性特别大，就对这个位置的输入字符就行变异，变异的具体操作就是
cur_up_step = (255 - (u8)out_buf[loc[index]]);
之后还有一个变异也是根据模型判定进行类似于AFL的arithmetic变化，在AFL中arithmetic就是整数加/减算术运算，在bitflip变异全部进行完成后，便进入下一个阶段：arithmetic
for (int step = 0; step < up_step; step = step + 1)
{
int mut_val;
for (int index = low_index; index < up_index; index = index + 1)
{
mut_val = ((u8)out_buf1[loc[index]] + sign[index]);
if (mut_val < 0)
out_buf1[loc[index]] = 0;
else if (mut_val > 255)
out_buf1[loc[index]] = 255;
else
out_buf1[loc[index]] = mut_val;
}
然后就是将产生的新种子写入待测样例中，通知fork_server产生一个子进程去以该seed为输入执行被测程序，具体而言是使用run_target函数，然后将能够产生新Crash和提高边缘覆盖率的测试样例保存下来
接下来是去实现了AFL变异操作中的interest，这里就是通过随机的插入或删除一些byte产生新的seed,
/* random insertion/deletion */
int cut_len = 0;
int del_loc = 0;
int rand_loc = 0;
for (int del_count = 0; del_count < 1024; del_count = del_count + 1)
{
del_loc = loc[del_count];
if ((len - del_loc) <= 2)
continue;
cut_len = choose_block_len(len - 1 - del_loc);
/* random deletion at a critical offset */
memcpy(out_buf1, out_buf, del_loc);
memcpy(out_buf1 + del_loc, out_buf + del_loc + cut_len, len - del_loc - cut_len);
write_to_testcase(out_buf1, len - cut_len);
int fault = run_target(exec_tmout);
if (fault != 0)
{
if (fault == FAULT_CRASH)
{
char *mut_fn = alloc_printf("%s/crash_%d_%06d", "./crashes", round_cnt, mut_cnt);
int mut_fd = open(mut_fn, O_WRONLY | O_CREAT | O_EXCL, 0600);
ck_write(mut_fd, out_buf1, len - cut_len, mut_fn);
free(mut_fn);
close(mut_fd);
mut_cnt = mut_cnt + 1;
}
else if ((fault = FAULT_TMOUT) && (tmout_cnt < 20))
{
tmout_cnt = tmout_cnt + 1;
fault = run_target(1000);
if (fault == FAULT_CRASH)
{
char *mut_fn = alloc_printf("%s/crash_%d_%06d", "./crashes", round_cnt, mut_cnt);
int mut_fd = open(mut_fn, O_WRONLY | O_CREAT | O_EXCL, 0600);
ck_write(mut_fd, out_buf1, len - cut_len, mut_fn);
free(mut_fn);
close(mut_fd);
mut_cnt = mut_cnt + 1;
}
}
}
1.3.6 write_to_testcase
将修改后的数据写入文件以进行测试。如果设置了out_file，则旧文件取消链接并创建一个新的链接。否则，将倒退out_fd并被截断
static void write_to_testcase(void *mem, u32 len)
{
int fd = out_fd;
unlink(out_file); /* Ignore errors. */
fd = open(out_file, O_WRONLY | O_CREAT | O_EXCL, 0600);
if (fd < 0)
perror("Unable to create file");
ck_write(fd, mem, len, out_file);
close(fd);
}
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