在灰盒模糊测试背景下审视 KLEE 的 sonar-search 搜索策略
软件工程
2018-03-14 v1
摘要
符号执行的自动测试用例生成技术与模糊测试是学术界和工业界最广泛用于发现漏洞的方法。然而，这两种方法均存在根本性缺陷，阻碍其实现高路径覆盖率，进而可能使其在发现漏洞的数量规模上不及静态分析。在本次报告中，我们以函数粒度审视被测系统（SUTs），并假设：相比符号执行与模糊测试，实现更高的函数覆盖率（程序中函数至少被执行一次）可能是比二者发现更多漏洞的必要条件。我们将从为 KLEE 设计的定向搜索策略 sonar-search 开始本次报告，该策略优先选择通向目标函数的路径，而非最大化程序的整体路径覆盖率。随后，我们将展示：以函数级别审视被测系统（组合分析）比从单一入口点进行符号执行能发现更多漏洞。基于该发现，我们将演示一种可实现比符号执行更高函数覆盖率的灰盒模糊测试方法。最后，我们将呈现一个用于有效管理漏洞并评估其严重性的框架。
引用
@article{arxiv.1803.04881,
title = {Reviewing KLEE's Sonar-Search Strategy in Context of Greybox Fuzzing},
author = {Saahil Ognawala and Alexander Pretschner and Thomas Hutzelmann and Eirini Psallida and Ricardo Nales Amato},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04881},
year = {2018}
}
备注
To be presented at KLEE Workshop 2018, London