Fuzz工具对比及使用体验

什么是FUZZ

模糊测试（Fuzz Testing）是一种自动化的测试方法，通过输入大量的随机、无效或异常数据（称为“语料集”或“测试输入”）来评估目标程序的稳定性和安全性。在软件开发的安全性和鲁棒性方面，模糊测试被广泛用于查找潜在的漏洞和错误。

FUZZING TOOLS

依照对程序的内部可见性，笔者将模糊测试工具（FUZZING TOOL 或FUZZER 或FUZZING ENGINE）分为白盒模糊测试工具，灰盒模糊测试工具，黑盒模糊测试工具。

其特点与代表模糊测试工具如下：

工具使用及其优劣

1. AFL

1.1    介绍

American Fuzzy Lop (AFL) 是一款广泛使用的模糊测试工具，由 Michał Zalewski 开发，并在 2013 年左右发布，其被用于自动发现软件中的安全漏洞和错误。

AFL 通过不断地生成和执行变异的输入数据，监控程序执行的变化，以探索新的代码路径。它利用基于覆盖率的反馈引导测试输入的生成，从而有效地提高发现新执行路径和潜在错误的概率。

对于许多后续诞生的AFL工具，以下的继承图可以看出来AFL影响甚大。

关于AFL的命名也有一个有趣的点，是关于FUZZING的空耳（日语：そらみみ 又叫误听，是指刻意的将所听到的词句的发音，以另一个发音近似的词句重写内容）。由于FUZZING与FUZZY（有绒毛的，模糊的）容易被听错，所以其作者的第一个FUZZING TOOLS叫了Bunny the Fuzzer，后续的作品因为作者想表达对早期工作的纪念和延续故而叫做了American Fuzzy Lop（美国长毛垂耳兔）。

1.2    演示

由于AFL不在维护，Google已经有了继承于AFL的工具AFL++，AFL和AFL++的使用几乎相同，所以使用下文将使用AFL++进行详细演示，此处只展示AFL的运行截图。

1.3    使用体验

由于AFL++几乎是AFL的全面升级版，所以笔者在此处只说明AFL存在的部分问题：

1.不再维护，传言是开发AFL的作者离开了Google，随后就不维护了。google替代AFL的是AFL++。

2.BItmap冲突，AFL通常使用较为简单的覆盖率信息，这种覆盖的不准确和不完整给fuzzing带来了严重的局限性。首先，它会导致路径冲突，从而影响fuzzing挖掘出导致新崩溃的潜在路径。更重要的是，它也会影响fuzzing的最优决策。

在AFL中，AFL要用到一个64KB bitmap来保存Coverage的信息，在AFL进行fuzzing的时候，会发生碰撞，两个块之间的路径构成一个边，AFL为边赋了hash值，这个hash值就代表这条边，可是不同的边计算出的hash值可能是一样的，于是就发生了Collision ， Collision可能会导致某些input到达新的路径，但AFL却没有将该input作为seed。

2. AFL++

2.1    介绍

AFL++（AFLPlusPlus）是American Fuzzy Lop (AFL) 的一个增强版，它是一个社区驱动的项目，包含了许多新的功能和改进，以提高原始AFL的效率、速度和灵活性。AFL++集成了新的变异策略、性能优化和安全性增强等特性，旨在提供更全面的模糊测试体验。它保持了原始AFL用户友好的特性，同时引入了更多先进的技术，如更好的插桩技术、上下文感知的变异方法和更加灵活的API。

2.2    演示

以TCPdump为例。

首先安装环境:

# 安装tcpdump4.9.2wget https://github.com/the-tcpdump-group/tcpdump/archive/refs/tags/tcpdump-4.9.2.tar.gztar -xzvf tcpdump-4.9.2.tar.gz# 安装libpcap1.8.0wget https://github.com/the-tcpdump-group/libpcap/archive/refs/tags/libpcap-1.8.0.tar.gztar -xzvf libpcap-1.8.0.tar.gz# 重命名libpcap防止tcpdump找不到libpcap.amv libpcap-libpcap-1.8.0/ libpcap-1.8.0# 开启ASAN编译两个软件cd path/to/libpcap-1.8.0/export LLVM_CONFIG="llvm-config-11"CC=afl-clang-lto ./configure --enable-shared=no AFL_USE_ASAN=1 makecd path/to/tcpdump-tcpdump-4.9.2/AFL_USE_ASAN=1 CC=afl-clang-lto ./configure AFL_USE_ASAN=1 makeAFL_USE_ASAN=1 make install# 此处多个选项有助于提升代码覆盖率，增加发现漏洞的概率afl-fuzz -m none -i path/to/tcpdump-tcpdump-4.9.2/tests/ -o path/to/out_file/ -s 123 -- path/to/tcpdump -vvvvXX -ee -nn -r @@

FUZZING：

由于编译开启了ASAN，直接运行程序，文件为crash名，即可得到漏洞信息。

可以发现是一个堆溢出漏洞，触发漏洞处为/home/fuzz/fuzzing_tcpdump/tcpdump-tcpdump-4.9.2/./extract.h:184:20 in EXTRACT_16BITS。

2.3    使用体验

AFL++作为一个覆盖率引导的模糊测试工具，拥有自己的变异算法，由于其使用广泛，因此相关教程及实验资料较多，学习使用的曲线平滑，并且其目前更新频率较高，对LLVM的支持以及各类Sanitizer的支持也使得其能更快的发现更多的漏洞。

其对于闭源应用程序（使用-Q参数开启QEMU模式）和有源码的应用程序都可以进行FUZZING，但是对于复杂的程序会碰见路径爆炸或执行速度较慢的问题，后者可以通过AFL++的持久模式来进行加速，此时需要使用者对被测程序拥有一定的了解（可能涉及到逆向和源码修改的问题）。

3. OSS-FUZZ

3.1    介绍

OSS-Fuzz 是一个由 Google 支持的开源软件（OSS）模糊测试项目，旨在帮助发现开源软件中的安全漏洞和稳定性问题。它提供了一个自动化的平台，集成了多种模糊测试工具，包括但不限于 AFL、LibFuzzer 和 Honggfuzz，为开源项目提供持续、大规模的模糊测试。

3.2    演示

# 构建fuzzing环境及fuzzers cd /path/to/oss-fuzz python infra/helper.py build_image $PROJECT_NAME python infra/helper.py build_fuzzers --sanitizer <address/memory/undefined> $PROJECT_NAME # 进行FUZZING python infra/helper.py run_fuzzer --corpus-dir=<path-to-temp-corpus-dir> $PROJECT_NAME <fuzz_target>

3.3    使用体验

OSS-FUZZ最大的优点就是其可以基于docker一键安装环境并且进行FUZZING，而其中的Fuzz Targer（此处是模糊测试的目标函数）由开源项目的作者自己编写，其通常对软件的内部结构、功能和可能的薄弱环节有深入的了解。这使得他们能够编写更精准、更有效的Fuzz Target，针对软件中最关键或最容易出错的部分性。

但是其也有很明显的缺点，由于Google会全自动的执行这些已编写好的Fuzz Target，因而极小的概率能从中发现新的漏洞（笔者执行了20亿+测试用例，并没有任何crash产生）。此外，对于没有加入OSS-FUZZ的项目，只能自己去编写Dockerfile以及Fuzz Target这对于使用者的要求较高。

4. BOOFUZZ

4.1    介绍

Boofuzz 是一个开源的网络协议模糊测试框架，它是 Sulley Fuzzing Framework 的一个分支和继承者。Boofuzz 专为易用性和功能性设计，它提供了一个简单但强大的界面来发送测试数据，并观察和处理应用程序的响应。与其他模糊测试工具相比，Boofuzz 强调对网络协议的支持，允许用户快速创建和运行针对各种网络服务和协议的模糊测试案例。它支持自动化的崩溃检测、测试数据生成和网络通信，使其成为安全研究人员和测试人员寻找网络应用程序漏洞的一个有力工具。

4.2    演示

以对RTSP协议进行FUZZING为演示。

访问默认的26000端口可以看到图形化的日志。

4.3    使用体验

Boofuzz的优点在于其是开源的，且源码设计并不难，使用者可以通过自己的理解实现各类协议的扩展，并且其也有一个web ui（默认端口26000）来进行日志的预览。

而其缺点也是在于除了它本身example中实现的协议以及可以github获取到的协议，使用者如果要测试除此之外的协议就必须去了解协议的实现规范，其中包括数据包的格式，数据包的顺序，字段的含义等内容，如此一来对使用者的能力要求较高，当然目前在ChatGPT等AI的帮助下，已经可以实现自动化的协议理解，但是也需要人工进行改动。并且Boofuzz的每一个原语都只有有限的变换，也导致了FUZZING的测试用例数是在模板编写时就定下来的，在所有变异执行完后Boofuzz的测试就结束了，可能会导致很多漏洞无法发现。

题外话

初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生，很多因缺少实战经验，就业处处碰壁。下面我们来看两组数据：

2023届全国高校毕业生预计达到1158万人，就业形势严峻；国家网络安全宣传周公布的数据显示，到2027年我国网络安全人员缺口将达327万。

一方面是每年应届毕业生就业形势严峻，一方面是网络安全人才百万缺口。

6月9日，麦可思研究2023年版就业蓝皮书（包括《2023年中国本科生就业报告》《2023年中国高职生就业报告》）正式发布。

2022届大学毕业生月收入较高的前10个专业

本科计算机类、高职自动化类专业月收入较高。2022届本科计算机类、高职自动化类专业月收入分别为6863元、5339元。其中，本科计算机类专业起薪与2021届基本持平，高职自动化类月收入增长明显，2022届反超铁道运输类专业（5295元）排在第一位。

具体看专业，2022届本科月收入较高的专业是信息安全（7579元）。对比2018届，电子科学与技术、自动化等与人工智能相关的本科专业表现不俗，较五年前起薪涨幅均达到了19%。数据科学与大数据技术虽是近年新增专业但表现亮眼，已跻身2022届本科毕业生毕业半年后月收入较高专业前三。五年前唯一进入本科高薪榜前10的人文社科类专业——法语已退出前10之列。

 “没有网络安全就没有国家安全”。当前，网络安全已被提升到国家战略的高度，成为影响国家安全、社会稳定至关重要的因素之一。 

网络安全行业特点

1、就业薪资非常高，涨薪快 2021年猎聘网发布网络安全行业就业薪资行业最高人均33.77万！

 2、人才缺口大，就业机会多

2019年9月18日《中华人民共和国中央人民政府》官方网站发表：我国网络空间安全人才 需求140万人，而全国各大学校每年培养的人员不到1.5W人。猎聘网《2021年上半年网络安全报告》预测2027年网安人才需求300W，现在从事网络安全行业的从业人员只有10W人。

 行业发展空间大，岗位非常多

网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…

职业增值潜力大

网络安全专业具有很强的技术特性，尤其是掌握工作中的核心网络架构、安全技术，在职业发展上具有不可替代的竞争优势。

随着个人能力的不断提升，所从事工作的职业价值也会随着自身经验的丰富以及项目运作的成熟，升值空间一路看涨，这也是为什么受大家欢迎的主要原因。

从某种程度来讲，在网络安全领域，跟医生职业一样，越老越吃香，因为技术愈加成熟，自然工作会受到重视，升职加薪则是水到渠成之事。

黑客&网络安全如何学习

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内容涵盖了网络安全法学习、网络安全运营等保测评、渗透测试基础、漏洞详解、计算机基础知识等，都是网络安全入门必知必会的学习内容。

 （都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

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3.技术文档和电子书

技术文档也是我自己整理的，包括我参加大型网安行动、CTF和挖SRC漏洞的经验和技术要点，电子书也有200多本，由于内容的敏感性，我就不一一展示了。 

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4.工具包、面试题和源码

“工欲善其事必先利其器”我为大家总结出了最受欢迎的几十款款黑客工具。涉及范围主要集中在 信息收集、Android黑客工具、自动化工具、网络钓鱼等，感兴趣的同学不容错过。 

 还有我视频里讲的案例源码和对应的工具包，需要的话也可以拿走。

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这些题目都是大家在面试深信服、奇安信、腾讯或者其它大厂面试时经常遇到的，如果大家有好的题目或者好的见解欢迎分享。

参考解析：深信服官网、奇安信官网、Freebuf、csdn等

内容特点：条理清晰，含图像化表示更加易懂。

内容概要：包括 内网、操作系统、协议、渗透测试、安服、漏洞、注入、XSS、CSRF、SSRF、文件上传、文件下载、文件包含、XXE、逻辑漏洞、工具、SQLmap、NMAP、BP、MSF…

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