探索未知：FuzzGen - 自动化模糊测试生成器

项目介绍

在软件开发领域，安全性和稳定性是至关重要的考量因素。FuzzGen 是一款自动化的模糊测试（Fuzz Testing）生成工具，由 Kyriakos Ispoglou 创建，旨在为复杂库提供定制化的模糊测试解决方案。FuzzGen 通过全系统分析，理解目标库的接口，并合成针对该库的模糊测试器。

在 USENIX Security'20 的论文中详细介绍了 FuzzGen 的工作原理和效果，它的设计目标是简化和自动化对各种库进行深度代码覆盖率测试的过程，以发现隐藏的问题和错误。

项目技术分析

FuzzGen 利用 Boost 库作为支撑，并与 LibFuzzer 集成，提供更好的代码覆盖和更强的错误检测能力。它包括两个主要步骤：

1. 预处理器（PreProcessor）：这是一个基于 Clang 插件的工具，用于生成包含目标库信息的元数据文件。
2. FuzzGen 核心：使用元数据和链接时优化（LTO）的库 IR 文件，合成针对性的模糊测试器。

预处理阶段，FuzzGen 尝试解析所有源文件的抽象语法树（AST），以便理解库的结构和接口。在主阶段，FuzzGen 使用不同的分析策略（如基本或深入的数据流分析），结合消费者目录中的信息，生成高效的模糊测试器。

项目及技术应用场景

FuzzGen 特别适用于需要深度测试的大型和复杂的库，特别是在 Android 系统上。它可以应用于以下场景：

• 安全敏感的库和组件的持续集成测试。
• 新库引入前的质量评估。
• 修复已知问题后的验证测试。
• 对比不同版本库的稳定性。

由于其自动化特性，FuzzGen 可降低手动编写模糊测试器的时间和成本，特别适合大型代码库维护者和开发者团队。

项目特点

1. 全自动：从元数据生成到模糊测试器合成，全程自动化，无需手动介入。
2. 广泛兼容：适用于多种类型的库，且支持 Android 和 Debian 环境。
3. 深度分析：通过数据流分析实现对每个参数的深入检查，提升测试质量。
4. 灵活性：用户可选择不同级别的分析策略，以及是否启用辅助库和静态库的支持。
5. 可扩展性：预留了各种选项以适应特定需求，例如可视化分析图和自定义随机种子。

总的来说，FuzzGen 是一个强大而实用的工具，它使得深度安全检测变得更加容易和高效。如果你正在寻找一种方法来增强你的库测试策略，FuzzGen 绝对值得尝试。