BackREST：一种用于 Web 应用的基于模型的反馈驱动灰盒模糊测试器
密码学与安全
2021-08-20 v1
摘要
继 American Fuzzy Lop（AFL）出现之后，模糊测试（fuzzing）人气激增，当今的模糊测试器从简单的黑盒随机输入生成器，到能够进行深度程序内省（introspection）的复杂白盒 concolic 框架不一而足。然而，Web 应用模糊测试器并未从二进制程序模糊测试的巨大进展中受益，且在本质上仍多为黑盒。本文介绍 BackREST，一种全自动、基于模型、由覆盖率和污点（taint）驱动的模糊测试器，其利用反馈回路更快（加速比介于 7.4x 与 25.9x 之间）地发现更多严重漏洞。为对 Web 应用的服务器端建模，BackREST 通过定向状态感知爬取自动推断 REST 规范。在五个大型（>500 KLOC）Node.js 应用上将 BackREST 与其他三种 Web 模糊测试器比较，表明它始终能达到可比的覆盖率，同时比现有最优方法报告更多漏洞。最后，使用 BackREST，我们发现了九个 0-day 漏洞，其中六个未被任何其他模糊测试器报告。所有 0-day 均已披露，且多数现已公开，包括两个在极流行的 Sequelize 与 Mongodb 库中的漏洞。
引用
@article{arxiv.2108.08455,
title = {BackREST: A Model-Based Feedback-Driven Greybox Fuzzer for Web Applications},
author = {François Gauthier and Behnaz Hassanshahi and Benjamin Selwyn-Smith and Trong Nhan Mai and Max Schlüter and Micah Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.08455},
year = {2021}
}