Snipuzz：基于消息片段推断的 IoT 固件黑盒模糊测试
密码学与安全
2021-05-24 v2
摘要
物联网（IoT）设备的激增使人们的生活更加便利，但也引发了诸多安全担忧。由于获取和仿真 IoT 固件的困难，IoT 设备的黑盒模糊测试已成为一种可行选择。然而，现有黑盒模糊测试器无法形成有效的变异优化机制来引导其测试过程，主要由于缺乏反馈。应用现有的基于语法的模糊测试策略困难甚至不可能。因此，IoT 模糊测试领域需要一种具有语法推断的高效模糊测试方法。为解决这些关键问题，我们提出了一种新颖的 IoT 固件自动黑盒模糊测试工具，称为 Snipuzz。Snipuzz 作为客户端与设备通信，并基于响应推断用于变异的消息片段。每个片段指反映模糊测试中近似代码覆盖率的连续字节块。这种基于消息片段的变异策略大幅缩小了改变探测消息的搜索空间。我们将 Snipuzz 与四种最先进的 IoT 模糊测试方法（即 IoTFuzzer、BooFuzz、Doona 和 Nemesys）进行比较。Snipuzz 不仅继承了基于应用的模糊测试（如 IoTFuzzer）的优点，还利用通信响应执行高效变异。此外，Snipuzz 是轻量级的，其执行不依赖任何前置操作，例如应用的反向工程。我们还在 20 款流行的真实世界 IoT 设备上评估了 Snipuzz。我们的结果表明 Snipuzz 能识别 5 个零日漏洞，其中 3 个仅能被 Snipuzz 暴露。所有新发现的漏洞均已由其供应商确认。
引用
@article{arxiv.2105.05445,
title = {Snipuzz: Black-box Fuzzing of IoT Firmware via Message Snippet Inference},
author = {Xiaotao Feng and Ruoxi Sun and Xiaogang Zhu and Minhui Xue and Sheng Wen and Dongxi Liu and Surya Nepal and Yang Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05445},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ACM CCS 2021