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efi_fuzz

Un fuzzer simple, guiado por cobertura para variables NVRAM de UEFI. Basado en Qiling y AFL++.
Escrito por Itai Liba (@liba2k) y Assaf Carlsbad (@assaf_carlsbad).

Uso

Usando el entorno Docker

1. Construir la imagen:
   docker build -t efi_fuzz .

2. Probar el entorno:
   docker run -v $PWD:/efi_fuzz -it efi_fuzz sh -c "cd efi_fuzz/tests/ && pytest -s -v -W ignore::DeprecationWarning"

3. Usar el entorno:
   docker run -v $PWD:/efi_fuzz -it efi_fuzz sh -c "cd /efi_fuzz ; bash"

4. Preparar el entorno NVRAM emulado (Deberá proporcionar la imagen de la ROM):
   python3 scripts/prepare_nvram.py rom.bin nvram.pickle

5. Preparar el corpus inicial para las variables NVRAM:
   python3 scripts/prepare_afl_corpus.py rom.bin afl_inputs

6. Realizar una ejecución de prueba del fuzzer:
   python3 efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> <seed>

7. Si tiene éxito, continúe con el fuzzing completo:
   afl-fuzz -i afl_inputs/<varname> -o afl_outputs/ -U -- python3 efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> @@

Instalar el Entorno localmente

1. Si está ejecutando en Windows, instale WSL. Recomendamos WSL2 en lugar del WSL original, que tiende a ser lento a veces. Las instrucciones completas de instalación para Windows 10 se pueden encontrar aquí: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-win10

2. Dentro de la distribución WSL, instale algunos paquetes necesarios que nos permitirán compilar código fuente en C:
   sudo apt install build-essential automake

3. Instalar AFL++ con soporte de modo Unicorn.
   3.1. Clonar el repositorio:
   git clone https://github.com/AFLplusplus/AFLplusplus
   3.2. Compilar los binarios principales de AFL++:
   make
   3.3. Compilar la funcionalidad de soporte de Unicorn:
   cd unicorn_mode
./build_unicorn_support.sh
   3.4. Instalar todo:
   make install

4. Adquiera y extraiga el firmware UEFI que desea fuzzear. Para los detalles técnicos completos sobre cómo se hace esto en la práctica, consulte aquí o aquí.

5. Clonar el fuzzer e instalar las dependencias requeridas:
   git clone https://github.com/Sentinel-One/efi_fuzz

Triton es necesario para la propagación de manchas.
Las instrucciones para instalar Triton se pueden encontrar aquí:
https://triton.quarkslab.com/documentation/doxygen/#install_sec

6. Preparar el entorno NVRAM emulado:
   python scripts/prepare_nvram.py rom.bin nvram.pickle

7. Preparar el corpus inicial para las variables NVRAM:
   python scripts/prepare_afl_corpus.py rom.bin afl_inputs

8. Realizar una ejecución de prueba del fuzzer:
   python efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> <seed>

9. Si tiene éxito, continúe con el fuzzing completo:
   afl-fuzz -i afl_inputs/<varname> -o afl_outputs/ -U -- python efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> @@

Opciones de línea de comandos

• -e, --end: Especificar una dirección final para la emulación.
• -t, --timeout: Especificar un nuevo valor de tiempo de espera para la emulación, en ms.
• -o, --output: Especificar el formato de salida para fines de depuración. Los valores válidos son: trace, disasm, debug y off (por defecto es off).
• -n, --no-sanitize: Deshabilitar el sanitizador de memoria (por defecto es False).
• -u, --track-uninitialized: Mantiene seguimiento de la memoria no inicializada mediante Triton y propagación de manchas (¡EXPERIMENTAL!).
• -x, --extra-modules: Una lista de módulos adicionales a cargar para satisfacer las dependencias del objetivo.

Lecturas adicionales

Información adicional sobre el firmware UEFI en general y efi_fuzz en particular se puede encontrar aquí:

• Pasando del Conocimiento de Sentido Común sobre UEFI a Volcar Firmware UEFI realmente
• Pasando de la Ingeniería Inversa Manual de Módulos UEFI a la Emulación Dinámica de Firmware UEFI
• Pasando de la Emulación Dinámica de Módulos UEFI al Fuzzing Guiado por Cobertura de Firmware UEFI