Fuzzing艺术：自动化安全测试与挑战

"Fuzzing的艺术.pdf" 是一份关于网络安全创新大会的PPT，涵盖了Fuzzing技术的详细介绍，由三位知名安全专家Ne0、zr33和麦香共同探讨。他们分别来自学术界和工业界，拥有丰富的系统和软件安全研究经验。 Fuzzing，也称为模糊测试，是一种自动化的软件安全测试方法，用于发现软件中的漏洞。通过生成大量畸形输入（样本），这些输入通常是正常输入的变体，来测试程序的边界条件和异常处理。这种方法的目标是触发程序的崩溃或其他异常行为，从而揭示潜在的安全问题。 模糊测试分为两类：基于变异的Fuzzing和基于生成的Fuzzing。基于变异的Fuzzing通过不断修改现有样本（种子）来产生新样本，利用程序反馈来优化测试效果，但可能破坏样本的结构。而基于生成的Fuzzing则更注重创建符合特定结构的样本，但可能缺乏有效的反馈机制，导致盲目生成。 Fuzzing在各种软件中都有应用，包括网络浏览器、数据库管理系统、插件、操作系统、虚拟机等。针对不同的应用领域，模糊测试的难度和挑战也会有所不同，比如编译器和解释器由于其语法和语义的复杂性，使得Fuzzing更具挑战性。 目前，Fuzzing工具可以大致分为通用型和特定型。通用型工具如AFL和libfuzzer具有较高的适用性，但它们生成的样本可能在语法和语义上不准确，难以进行深入测试。特定型工具如Fuzzilli和Squirrel则能提供更准确的样本，实现深度测试，但需要较大的工程投入和对目标语言的深入理解。 为了克服这些局限性，一种名为PolyGlot的方法被提出，它结合了通用性和高效性。通过前端将特定语言的样本转换为统一的中间表示形式（IR），然后利用后端的通用静态语义模型指导样本变异，以此提高Fuzzing的效果。 Fuzzing是软件安全领域的一种强大工具，能够有效地发现潜在的漏洞，特别是在自动化和大规模测试方面。随着技术的发展，如PolyGlot这样的创新方法将进一步提升模糊测试的效率和准确性，对于保障网络安全具有重要意义。