इस लेख में, हम शास्त्रीय AFL के बारे में नहीं, बल्कि इसके लिए डिज़ाइन की गई उपयोगिताओं और इसके संशोधनों के बारे में बात करने जा रहे हैं, जो हमारे विचार में, फ़ज़िंग की गुणवत्ता में काफी सुधार कर सकते हैं। यदि आप जानना चाहते हैं कि एएफएल को कैसे बढ़ावा दिया जाए और कैसे अधिक कमजोरियों को तेजी से पाया जाए - पढ़ते रहें!

AFL क्या है और यह किसके लिए अच्छा है?

एएफएल एक कवरेज-निर्देशित, या प्रतिक्रिया-आधारित, फ़ज़र है। इन अवधारणाओं के बारे में अधिक एक शांत कागज में पाया जा सकता है, "फ़ज़िंग: कला, विज्ञान और इंजीनियरिंग" । आइए AFL के बारे में सामान्य जानकारी लपेटते हैं:

• यह निष्पादन योग्य फ़ाइल को यह पता लगाने के लिए संशोधित करता है कि यह कवरेज को कैसे प्रभावित करता है।
• कवरेज को अधिकतम करने के लिए इनपुट डेटा को म्यूट करता है।
• प्रोग्राम के क्रैश होने का पता लगाने के लिए पूर्ववर्ती चरण को दोहराता है।
  • यह अत्यधिक प्रभावी है, जो अभ्यास से सिद्ध होता है।
    • इसका उपयोग करना बहुत आसान है।

यहाँ एक ग्राफिक प्रतिनिधित्व है:



यदि आपको पता नहीं है कि AFL क्या है, तो यहां आपके लिए उपयोगी संसाधनों की एक सूची है:

1. परियोजना का आधिकारिक पृष्ठ ।
2. afl- प्रशिक्षण - AFL के लिए एक लघु परिचय।
3. एफएल-डेमो - एएफएल के साथ सी ++ कार्यक्रमों को भरने का एक सरल डेमो।
4. afl-cve - AFL के साथ मिली कमजोरियों का एक संग्रह (2017 से अपडेट नहीं किया गया है)।
5. यहां आप एएफएल के निर्माण के दौरान एक कार्यक्रम में जोड़े गए सामान के बारे में पढ़ सकते हैं।
6. नेटवर्क अनुप्रयोगों के बारे में कुछ उपयोगी सुझाव।

जिस समय यह लेख लिखा जा रहा था, उस समय AFL का नवीनतम संस्करण 2.52b था। फ़्यूज़र सक्रिय विकास में है, और समय के साथ कुछ साइड डेवलपमेंट को मुख्य AFL शाखा में शामिल किया जा रहा है और अप्रासंगिक हो रहा है। आज, हम कई उपयोगी सहायक उपकरणों को नाम दे सकते हैं, जो निम्नलिखित अध्याय में सूचीबद्ध हैं।


कुछ AFL उपयोगकर्ताओं ने उल्लेख किया कि इसके लेखक, माइकल ज़ाल्स्की ने, जाहिरा तौर पर अंतिम संशोधनों की तारीख 5 नवंबर, 2017 से इस परियोजना को छोड़ दिया था। यह उनके लिए Google को छोड़ने और कुछ नई परियोजनाओं पर काम करने से जुड़ा हो सकता है। इसलिए, उपयोगकर्ताओं ने पिछले वर्तमान संस्करण 2.52 बी के लिए नए पैच बनाने की शुरुआत की।



एएफएल की विभिन्न विविधताएं और व्युत्पन्न भी हैं, जो पायथन, गो, रस्ट, ओकेएमएल, जीसीजे जावा, कर्नेल सिसकल्स, या यहां तक ​​कि पूरे वीएम को फ़्यूज़ करने की अनुमति देता है।

गौण उपकरण

इस अध्याय के लिए, हमने AFL के लिए विभिन्न स्क्रिप्ट और टूल एकत्र किए हैं और उन्हें कई श्रेणियों में विभाजित किया है:

क्रैश प्रसंस्करण

• afl-utils - दुर्घटनाओं के स्वत: प्रसंस्करण / विश्लेषण के लिए उपयोगिताओं का एक सेट और परीक्षण मामलों की संख्या को कम करना।
• afl-crash-विश्लेषक - AFL के लिए एक और दुर्घटना विश्लेषक।
• फजी-बर्तन - परिणामों के विश्लेषण के लिए स्क्रिप्ट का एक सेट।
• atage - एक साधारण ट्राइएज टूल।
• afl-kit - afl-cmin on Python।
• AFLize - एक उपकरण जो स्वचालित रूप से AFL के लिए उपयुक्त डेबियन पैकेज बनाता है।
• afl-fid - इनपुट डेटा के साथ काम करने के लिए उपकरणों का एक सेट।

कोड कवरेज के साथ काम करें

• afl-cov - कवरेज के बारे में मानव-अनुकूल डेटा प्रदान करता है।
• गिनती-एफएल-कॉल - अनुपात मूल्यांकन। स्क्रिप्ट बाइनरी में इंस्ट्रूमेंटेशन ब्लॉक की संख्या को गिनाती है।
• afl-sancov - afl-cov की तरह है लेकिन एक क्लैंग सैनिटाइज़र का उपयोग करता है।
• covnavi - सिस्को तलोस ग्रुप द्वारा कोड और विश्लेषण को कवर करने के लिए एक स्क्रिप्ट।
• एलएएफ एलएलवीएम पास - एएफएल के लिए पैच का एक संग्रह जैसा कुछ है जो शाखाओं को खोजने के लिए फ़ुज़र के लिए कोड को संशोधित करना आसान बनाता है।

परीक्षण मामलों को कम करने के लिए कुछ स्क्रिप्ट

• afl-pytmin - afl-tmin के लिए एक आवरण जो कई सीपीयू कोर का उपयोग करके परीक्षण के मामले को कम करने की प्रक्रिया को तेज करने की कोशिश करता है।
• afl-ddmin- मॉड - dlmin एल्गोरिथ्म के आधार पर afl-tmin की भिन्नता।
• अर्ध - खाली - समानांतरकरण के आधार पर टैविस ओरमंडी द्वारा परीक्षण मामलों को कम करने के लिए एक तेज उपयोगिता है।

वितरित वितरण

• Discuzz-afl - AFL के लिए वितरित फ़ज़िंग।
• AFLDFF - AFL ने फ़ज़िंग फ्रेमवर्क वितरित किया।
• एफएल-लॉन्च - कई एएफएल उदाहरणों के निष्पादन के लिए एक उपकरण।
• afl-mothership - प्रबंधन और AWS क्लाउड पर कई सिंक्रनाइज़ AFL फ़ज़र्स का निष्पादन।
• afl-in-the-cloud - AWS में AFL चलाने के लिए एक और स्क्रिप्ट।
• VU_BSc_project - libFuzzer और AFL के साथ मुक्त स्रोत पुस्तकालयों का फ़्यूज़िंग परीक्षण।

हाल ही में, वहाँ एक बहुत अच्छा लेख प्रकाशित किया गया है जिसका शीर्षक है "स्केलिंग एएफएल को 256 थ्रेड मशीन" ।

तैनाती, प्रबंधन, निगरानी, ​​रिपोर्टिंग

• afl-other-arch - AFL के लिए विभिन्न गैर- x86 आर्किटेक्चर के लिए आसानी से समर्थन जोड़ने के लिए पैच और स्क्रिप्ट का एक सेट है।
• afl-trivia - AFL के प्रबंधन को सरल बनाने के लिए कुछ छोटी स्क्रिप्ट।
• afl-monitor - AFL की निगरानी के लिए एक स्क्रिप्ट।
• afl-manager - मल्टी-एफएल के प्रबंधन के लिए पायथन पर एक वेब सर्वर।
• afl-tools - afl-latest, afl-dyninst और Triforce-afl के साथ एक डॉक की एक छवि।
• afl-दूरदराज - AFL उदाहरणों के दूरस्थ प्रबंधन के लिए एक वेब सर्वर।

AFL संशोधन

एएफएल ने भेद्यता शोधकर्ताओं के समुदाय पर बहुत मजबूत प्रभाव डाला और खुद को फज़िंग किया। यह बिल्कुल भी आश्चर्य की बात नहीं है कि कुछ समय बाद लोगों ने मूल AFL से प्रेरित संशोधन करना शुरू कर दिया। आइए उन पर एक नजर डालते हैं। विभिन्न स्थितियों में, मूल AFL की तुलना में इन संशोधनों में से प्रत्येक के अपने स्वयं के पेशेवरों और विपक्ष हैं।

लगभग सभी mods hub.docker.com पर देखे जा सकते हैं

किस लिए?

• गति और / या कोड कवरेज बढ़ाएँ
  
  • एल्गोरिदम
  • वातावरण
    
    • ओएस
    • हार्डवेयर
  
  
• स्रोत कोड के बिना काम करना
  
  • कोड अनुकरण
  • कोड इंस्ट्रूमेंटेशन
    
    • स्थिर
    • गतिशील

AFL ऑपरेशन के डिफ़ॉल्ट मोड

एएफएल के विभिन्न संशोधनों और कांटों की जांच के साथ जाने से पहले, हमें दो महत्वपूर्ण तरीकों के बारे में बात करनी होगी, जो अतीत में भी संशोधन किए गए थे, लेकिन अंततः शामिल किए गए थे। वे Syzygy और Qemu हैं।

Syzygy मोड - instrument.exe में काम करने का तरीका है

instrument.exe --mode=afl --input-image=test.exe --output-image=test.instr.exe 

Syzygy AFL के साथ PE32 बायनेरिज़ को स्टेटिक रूप से फिर से लिखने की अनुमति देता है लेकिन WinAFL कर्नेल को जागरूक करने के लिए प्रतीकों और एक अतिरिक्त देव की आवश्यकता होती है।

Qemu मोड - QEMU के तहत काम करने का तरीका "Internals of AFL fuzzer - QEMU इंस्ट्रूमेंट्स" में देखा जा सकता है। QEMU के साथ बायनेरिज़ के साथ काम करने का समर्थन संस्करण 1.31 बी में एएफएल के अपस्ट्रीम में जोड़ा गया था। AFL QEMU मोड बाइनरी इंस्ट्रूमेंटेशन की qemu tcg (एक छोटे कोड जनरेटर) बाइनरी ट्रांसलेशन इंजन में अतिरिक्त कार्यक्षमता के साथ काम करता है। उसके लिए, AFL के पास एक बिल्ड स्क्रिप्ट qemu है, जो qemu (2.10.0) के एक निश्चित संस्करण के स्रोतों को निकालता है, उन्हें कई छोटे पैच पर रखता है और एक परिभाषित आर्किटेक्चर के लिए बनाता है। फिर, afl-qemu-ट्रेस नामक एक फ़ाइल बनाई जाती है, जो वास्तव में उपयोगकर्ता मोड (केवल निष्पादन योग्य ईएलएफ फ़ाइलों का अनुकरण) की एक फ़ाइल है qemu-। इस प्रकार, क्यूमू द्वारा समर्थित कई अलग-अलग आर्किटेक्चर के लिए योगिनी बायनेरिज़ पर प्रतिक्रिया के साथ फ़ज़िंग का उपयोग करना संभव है। साथ ही, आपको वर्तमान सत्र के बारे में जानकारी के साथ मॉनिटर से लेकर एफ़एल-विश्लेषण जैसे उन्नत सामान तक सभी शांत एएफएल उपकरण मिलते हैं। लेकिन आपको भी कीमू की सीमाएँ मिलती हैं। इसके अलावा, यदि हार्डवेयर SoC सुविधाओं का उपयोग करके टूलचैन के साथ एक फ़ाइल बनाई गई है, जो बाइनरी लॉन्च करती है और qemu द्वारा समर्थित नहीं है, जैसे ही कोई विशिष्ट निर्देश होता है या एक विशिष्ट MMIO का उपयोग किया जाता है, फ़ज़िंग बाधित हो जाएगा।

यहां क्यूमू मोड का एक और दिलचस्प कांटा है, जहां टीसीजी कोड इंस्ट्रूमेंटेशन और कैशिंग के साथ गति 3-4 गुना बढ़ गई थी।

फोर्क्स

एएफएल के कांटे की उपस्थिति क्लासिक एएफएल के एल्गोरिदम के परिवर्तनों और सुधार से संबंधित है।

• pe-afl - फ़्यूज़िंग पीई फ़ाइलों के लिए एक संशोधन जिसमें विंडोज ओएस में कोई स्रोत कोड नहीं है। इसके संचालन के लिए, फ़्यूज़र आईडीए प्रो के साथ एक लक्ष्य कार्यक्रम का विश्लेषण करता है और निम्नलिखित स्थैतिक इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए जानकारी उत्पन्न करता है। एक इंस्ट्रूमेंटेड वर्जन को AFL से जोड़ दिया जाता है।
• afl-cygwin - Cygwin के साथ क्लासिक AFL को विंडोज में पोर्ट करने का प्रयास है। दुर्भाग्य से, इसमें कई कीड़े हैं, यह बहुत धीमा है, और इसके विकास को छोड़ दिया गया है।
• AFLFast (पावर शेड्यूल के साथ AFL का विस्तार करता है) - पहले AFL फॉर्क्स में से एक। इसमें उत्तराधिकारियों को जोड़ा गया है, जो इसे थोड़े समय की अवधि में अधिक पथों से गुजरने की अनुमति देता है।
• फेयरफज - एएफएल के लिए एक विस्तार, जो दुर्लभ शाखाओं को लक्षित करता है।
• AFLGo - पूर्ण कार्यक्रम कवरेज के बजाय कोड के कुछ हिस्सों को प्राप्त करने के लिए AFL के लिए एक विस्तार है। इसका उपयोग कोड के पैच या नए जोड़े गए टुकड़ों के परीक्षण के लिए किया जा सकता है।
• परफ़्यूज़ - एएफएल के लिए एक विस्तार, परीक्षण मामलों की तलाश करता है जो कार्यक्रम को काफी धीमा कर सकता है।
• पायथिया - AFL के लिए एक विस्तार है जो पूर्वानुमान लगाने के लिए है कि नए रास्तों को खोजना कितना कठिन है।
• अंगोरा - जंग पर लिखे गए नवीनतम फ़ज़रों में से एक है। यह म्यूटेशन और कवरेज बढ़ाने के लिए नई रणनीतियों का उपयोग करता है।
• नेज़ - तंत्रिका नेटवॉक के साथ फ़ज़िंग।
• UnTracer-AFL - प्रभावी ट्रेसिंग के लिए UnTracer के साथ AFl का एकीकरण।
• Qsym - हाइब्रिड फ़ज़िंग के लिए प्रैक्टिकल कॉनकोलिक एक्ज़ीक्यूशन इंजन टेलर्ड। अनिवार्य रूप से, यह एक प्रतीकात्मक निष्पादन इंजन है (बुनियादी घटकों को इंटेल पिन के लिए एक प्लगइन के रूप में महसूस किया जाता है) जो एएफएल के साथ मिलकर हाइब्रिड हाइब्रिडिंग करता है। यह प्रतिक्रिया-आधारित फ़ज़िंग के विकास में एक चरण है और एक अलग चर्चा के लिए कॉल करता है। इसका मुख्य लाभ यह है कि अपेक्षाकृत तेजी से कंसॉलिक निष्पादन कर सकता है। यह कोड, स्नैपशॉट और कुछ हेयूरिस्टिक्स के मध्यवर्ती प्रतिनिधित्व के बिना आदेशों के मूल निष्पादन के कारण है। यह पुराने इंटेल पिन का उपयोग करता है (libz3 और अन्य DBTs के बीच समर्थन समस्याओं के कारण) और वर्तमान में योगिनी x86 और x86_64 आर्किटेक्चर के साथ काम कर सकता है।
• सुपरियन - ग्रेबॉक्स फ़ुज़र, जिसका एक स्पष्ट लाभ यह है कि एक इंस्ट्रूमेंटेड प्रोग्राम के साथ-साथ यह ANTLR व्याकरण का उपयोग करके इनपुट डेटा के विनिर्देश भी प्राप्त करता है और इसके बाद इस व्याकरण की मदद से उत्परिवर्तन करता है।
• AFLSmart - एक और ग्रेबॉक्स फ़र्ज़ी। इनपुट के रूप में, यह पीच फ़ज़र द्वारा उपयोग किए गए प्रारूप में इनपुट डेटा की विशिष्टता प्राप्त करता है।

नए एप्रोच के क्रियान्वयन के लिए समर्पित कई शोध पत्र हैं और एएफएल को संशोधित किया गया है। केवल श्वेत पत्र उपलब्ध हैं, इसलिए हमने उन लोगों का उल्लेख करने की जहमत नहीं उठाई। आप चाहें तो उन्हें गूगल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ नवीनतम CollAFL हैं: पाथ सेंसिटिव फ़ज़िंग , एनफज़ , " एफ़एल दुभाषियों के लिए कुशल दृष्टिकोण" , एएफएल के लिए एमएल ।

Qemu पर आधारित संशोधन

• TriforceAFL - AFL / QEMU एक प्रणाली के पूर्ण अनुकरण के साथ फ़ज़िंग। Nccgroup द्वारा एक कांटा। पूरे OS को qemu मोड में फ़ज़ करने देता है। यह एक विशेष निर्देश (aflCall (0f 24)) के साथ महसूस किया जाता है, जिसे QEMU x64 CPU में जोड़ा गया था। दुर्भाग्य से, यह अब समर्थित नहीं है; AFL का अंतिम संस्करण 2.06b है।
• TriforceLinuxSyscallFuzzer - लिनक्स सिस्टम कॉल की फ़ज़िंग।
• afl-qai - QEMU संवर्धित इंस्ट्रूमेंटेशन (qai) के साथ एक छोटा डेमो प्रोजेक्ट।

KLEE पर आधारित एक संशोधन

kleefl - प्रतीकात्मक निष्पादन के माध्यम से परीक्षण मामलों को उत्पन्न करने के लिए (बड़े कार्यक्रमों पर बहुत धीमी गति से)।

गेंडा पर आधारित एक संशोधन

एफएल-यूनिकॉर्न - यूनिकॉर्न इंजन पर इसका अनुकरण करके कोड के टुकड़े को भरने की अनुमति देता है। हमने अपने अभ्यास में AFL की इस भिन्नता का सफलतापूर्वक उपयोग किया, एक निश्चित RTOS के कोड के क्षेत्रों पर, जिसे SOC पर निष्पादित किया गया था, इसलिए हम QEMU मोड का उपयोग नहीं कर सके। इस संशोधन का उपयोग उस स्थिति में उचित है जब हमारे पास स्रोत नहीं हो सकते हैं (हम पार्सर के विश्लेषण के लिए एक स्टैंड-अलोन बाइनरी नहीं बना सकते हैं) और प्रोग्राम सीधे इनपुट डेटा नहीं लेता है (उदाहरण के लिए, डेटा एन्क्रिप्ट किया गया है या सीजीसी बाइनरी में जैसे सिग्नल का नमूना है), तो हम माना जा सकता है और माना स्थानों-कार्यों को खोज सकते हैं, जहां फ़्यूज़र के लिए सुविधाजनक प्रारूप में डेटा की भविष्यवाणी की जाती है। यह AFL का सबसे सामान्य / सार्वभौमिक संशोधन है, यानी यह किसी भी चीज़ को फ़्यूज़ करने की अनुमति देता है। यह वास्तुकला, स्रोतों, इनपुट डेटा प्रारूप और बाइनरी प्रारूप से स्वतंत्र है (नंगे-धातु का सबसे हड़ताली उदाहरण - नियंत्रक की स्मृति से कोड के टुकड़े)। शोधकर्ता पहले इस द्विआधारी की जांच करता है और एक फजर लिखता है, जो पार्सर प्रक्रिया के इनपुट पर राज्य का अनुकरण करता है। जाहिर है, AFL के विपरीत, इसके लिए बाइनरी की एक निश्चित परीक्षा की आवश्यकता होती है। नंगे-धातु फर्मवेयर के लिए, वाई-फाई या बेसबैंड की तरह, कुछ कमियां हैं जिन्हें आपको ध्यान में रखना होगा:

1. हमें नियंत्रण राशि की जांच को स्थानीय बनाना होगा।
2. ध्यान रखें कि फ़ज़र की स्थिति मेमोरी की एक स्थिति है जो मेमोरी डंप में सहेजी गई थी, जो फ़ज़र को कुछ निश्चित रास्तों पर जाने से रोक सकती है।
3. गतिशील मेमोरी में कॉल की कोई स्वच्छता नहीं है, लेकिन इसे मैन्युअल रूप से महसूस किया जा सकता है, और यह आरटीओएस (शोध किए जाने के लिए) पर निर्भर करेगा।
4. Intertask RTOS इंटरैक्शन का अनुकरण नहीं किया जाता है, जो कुछ निश्चित रास्तों को खोजने से भी रोक सकता है।

इस संशोधन के साथ काम करने का एक उदाहरण "afl-unicorn: Fuzzing Arbitward Binary Code" और "afl-unicorn: Part 2 - फ़ज़िंग '' अनफ़ुज़ेबल" ।

इससे पहले कि हम गतिशील बाइनरी इंस्ट्रूमेंटेशन (DBI) के ढांचे के आधार पर संशोधनों पर जाएं, चलो यह मत भूलो कि इन चौखटों की उच्चतम गति डायनमोइरो, डायनस्ट और, अंत में, पिन द्वारा दिखाई गई है।

पिन आधारित संशोधनों

• aflpin - AFL इंटेल पिन इंस्ट्रूमेंटेशन के साथ।
• afl_pin_mode - इंटेल पिन के माध्यम से एहसास हुआ एक और AFL इंस्ट्रूमेंटेशन।
• एफएल -पिन - एएफएल पिनटूल के साथ।
• NaFl - AFL फ़ज़र का एक क्लोन (मूल कोर का)।
• PinAFL - इस उपकरण के लेखक ने पहले से संकलित बायनेरिज़ की फ़ज़िंग के लिए एएफएल को विंडोज में पोर्ट करने की कोशिश की। लगता है जैसे यह सिर्फ मनोरंजन के लिए रात भर किया गया था; परियोजना अब और आगे नहीं बढ़ी है। भंडार के पास स्रोत नहीं हैं, केवल संकलित बायनेरिज़ और लॉन्च निर्देश हैं। हमें नहीं पता कि यह AFL के किस संस्करण पर आधारित है, और यह केवल 32-बिट अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।

जैसा कि आप देख सकते हैं, कई अलग-अलग संशोधन हैं, लेकिन वे वास्तविक जीवन में बहुत उपयोगी नहीं हैं।

डाइनस्टीन-आधारित संशोधन

afl-dyninst - अमेरिकन फज़ी लोप + डायन्स्टीन == एएफएल बाल्कोबॉक्स फ़ज़िंग। इस संस्करण की विशेषता यह है कि पहले एक शोध कार्यक्रम (स्रोत कोड के बिना) डंस्टीन के साथ स्टैटिकली (स्टेटिक बाइनरी इंस्ट्रूमेंटेशन, स्टैटिक बाइनरी रीराइटिंग) लिखा जाता है, और फिर क्लासिक AFL के साथ फ़ज़ी होता है जो सोचता है कि प्रोग्राम afl- के साथ बनाया गया है gcc / afl-g ++ / afl-as;) परिणामस्वरूप, यह स्रोत कोड के बिना एक बहुत अच्छी उत्पादकता के साथ काम करने की अनुमति देता है - यह एक देशी संकलन की तुलना में 0.25x की गति पर हुआ करता था। QEMU की तुलना में इसका एक महत्वपूर्ण लाभ है: यह गतिशील लिंक्ड पुस्तकालयों के इंस्ट्रूमेंटेशन की अनुमति देता है, जबकि QEMU केवल पुस्तकालयों से जुड़ी मूल निष्पादन योग्य फ़ाइल को इंस्ट्रूमेंट कर सकता है। दुर्भाग्य से, अब यह केवल लिनक्स के लिए प्रासंगिक है। विंडोज समर्थन के लिए, स्वयं डेन्स्टिन में परिवर्तन की आवश्यकता है, जो किया जा रहा है ।

बेहतर गति और कुछ सुविधाओं (AARCH64 और PPC आर्किटेक्चर का समर्थन) के साथ एक और कांटा है ।

डायनमोआरआईओ पर आधारित संशोधन

• drAFL - AFl + DynamoRIO - लिनक्स पर स्रोतों के बिना फ़ज़िंग।
• afl-dr - डायनमोइरो पर आधारित एक और कार्यान्वयन जो बहुत अच्छी तरह से हेबर पर वर्णित है।
• afl-dynamorio - वैनेहॉसर-thc द्वारा एक संशोधन। यहाँ वह इसके बारे में क्या कहता है: "AFL को डायनमोआरआईओ के साथ चलाएं जब सामान्य एफएल-डाइनस्टीन द्विआधारी को दुर्घटनाग्रस्त कर रहा है और क्यूमू मोड-क्यू एक विकल्प नहीं है।" यह ARM और AARCH64 को सपोर्ट करता है। उत्पादकता के बारे में: डायनेमोआरओ क्यूमू की तुलना में लगभग 10 गुना धीमा है, डायस्टिन की तुलना में 25 गुना धीमा है, लेकिन पिंटूल की तुलना में लगभग 10 गुना तेज है।
• WinAFL - सबसे प्रसिद्ध AFL फोर्क विंडोज। (डायनमोइरो, सिज़्गी मोड भी)। इस मॉड के सामने आने में कुछ ही समय था क्योंकि कई लोग एएफएल को विंडोज पर आजमाना चाहते थे और बिना स्रोतों के ऐप्स पर लागू कर सकते थे। वर्तमान में, इस टूल को सक्रिय रूप से बेहतर बनाया जा रहा है, और AFL (2.43 बी जब यह लेख लिखा गया है) के अपेक्षाकृत पुराने कोड बेस की परवाह किए बिना, इसने कई भेद्यताएं खोजने में मदद की (CVE-2016-7212, CVE-2017-0073, CVE) 2017-0190, सीवीई-2017-11816)। Google ज़ीरो प्रोजेक्ट टीम और MSRC वल्नरेबिलिटीज़ एंड मिटिगेशन्स टीम के विशेषज्ञ इस प्रोजेक्ट में काम कर रहे हैं, इसलिए हम आगे के विकास की उम्मीद कर सकते हैं। संकलन समय इंस्ट्रूमेंटेशन के बजाय, डेवलपर्स ने डायनामिक इंस्ट्रूमेंटेशन (डायनमोआरआईओ पर आधारित) का उपयोग किया, जो विश्लेषण किए गए सॉफ़्टवेयर के निष्पादन को काफी धीमा कर देता है, लेकिन परिणामस्वरूप ओवरहेड (दोगुना) बाइनरी मोड में क्लासिक एएफएल के बराबर होता है। उन्होंने फास्ट प्रोसेस लॉन्च की समस्या को भी हल किया, इसे लगातार फ़ज़िंग मोड कहा; वे फ़ंक्शन को फ़ज़ के लिए चुनते हैं (फ़ाइल के अंदर ऑफ़सेट या एक्सपोर्ट टेबल में मौजूद फ़ंक्शन के नाम से) और इसे इंस्ट्रूमेंट करते हैं ताकि इसे चक्र में बुलाया जा सके, इस प्रकार प्रक्रिया को पुनरारंभ किए बिना कई इनपुट डेटा नमूने लॉन्च किए जा सकते हैं। एक लेख हाल ही में सामने आया, जिसमें बताया गया कि कैसे विजेताओं ने लगभग 50 दिनों में लगभग 50 कमजोरियों को जीत लिया। और लघु प्रकाशित होने से पहले, Intel PT मोड को WinAFL में जोड़ दिया गया था; detalis यहाँ पाया जा सकता है ।

एक उन्नत पाठक यह नोटिस कर सकता है कि फ्रिडा को छोड़कर सभी लोकप्रिय इंस्ट्रूमेंटेशन फ्रेमवर्क के साथ संशोधन हैं। एएफएल के साथ फ्रिडा के उपयोग का एकमात्र उल्लेख "चिज़पुरफ़ल: ए ग्रे-बॉक्स एंड्रॉइड फ़ज़र फॉर वेंडर सर्विस कस्टमाइज़ेशन" में पाया गया था। फ्रिडा के साथ एएफएल का एक संस्करण वास्तव में उपयोगी है क्योंकि फ्रिडा कई आरआईएससी आर्किटेक्चर का समर्थन करता है।

कई शोधकर्ता कैपस्टोन, यूनिकॉर्न, और सिस्टोन के निर्माता द्वारा डीबीआई स्कोपियो ढांचे की रिहाई के लिए भी तत्पर हैं। इस रूपरेखा के आधार पर, लेखकों ने पहले से ही एक फजर (डार्को) बनाया है और, उनके अनुसार, एम्बेडेड उपकरणों को सफलतापूर्वक उपयोग करने के लिए। इस पर और अधिक पाया जा सकता है "खुदाई में गहरी: कोडित गाइडेड फ़ज़िंग के साथ एंबेडेड सिस्टम में 0 दिन खोजना । "

प्रोसेसर हार्डवेयर सुविधाओं के आधार पर संशोधन

जब यह प्रोसेसर हार्डवेयर सुविधाओं के समर्थन से AFL संशोधनों की बात आती है, तो सबसे पहले, यह कर्नेल कोड को फ़्यूज़ करने की अनुमति देता है, और दूसरा - यह स्रोत कोड के बिना ऐप्स के बहुत तेज़ फ़ज़िंग के लिए अनुमति देता है।

और निश्चित रूप से, प्रोसेसर हार्डवेयर विशेषताओं के बारे में बोलते हुए, हम सभी इंटेल पीटी (प्रोसेसर ट्रेसिंग) में रुचि रखते हैं। यह प्रोसेसर की 6 वीं पीढ़ी से उपलब्ध है (लगभग, 2015 के बाद से)। तो, नीचे सूचीबद्ध फ़ज़र्स का उपयोग करने में सक्षम होने के लिए, आपको इंटेल पीटी का समर्थन करने वाले प्रोसेसर की आवश्यकता है।

• WinAFL-IntelPT - एक तृतीय-पक्ष WinAFL संशोधन, जो डायनमोआरआईओ के बजाय इंटेल पीटी का उपयोग करता है।
• kAFL - एक शैक्षणिक परियोजना है जिसका उद्देश्य कर्नेल के ओएस-स्वतंत्र फ़ज़िंग के लिए कवरेज-निर्देशित समस्या को हल करना है। हाइपरविजर और इंटेल पीटी का उपयोग करके समस्या हल हो रही है। इसके बारे में अधिक जानकारी श्वेत पत्र "केएएफएल: हार्डवेयर-असिस्टेड फीडबैक फ़ज़िंग फ़ॉर ओएस कर्नेल" में मिल सकती है ।

निष्कर्ष

जैसा कि आप देख सकते हैं, एएफएल संशोधनों का क्षेत्र सक्रिय रूप से विकसित हो रहा है। फिर भी, प्रयोगों और रचनात्मक समाधानों के लिए जगह है; आप एक उपयोगी और दिलचस्प नया संशोधन बना सकते हैं।

हमें पढ़ने के लिए धन्यवाद और फ़ज़िंग के साथ शुभकामनाएँ!

सह-लेखक: निकिता कँझोव प्रेस्लर

PS अनुसंधान केंद्र टीम के लिए धन्यवाद, जिनके बिना यह लेख असंभव होगा।