Binvariantsのインストール

Binvariantsは、AFL++ と QEMU-AFL 上に構築されています。 Binvariantsをセットアップする前に、これらのプロジェクトに必要な依存関係をインストールしてください:

Binvariantsは2つのコンポーネントで構成されています:

• 1-Invariant_Learner/
• 2-Fuzzer/

それぞれをビルドするには、対応するディレクトリに移動して以下のコマンドを実行します:

Binvariantsの使用方法

Example/ には、Binvariantsを使用して nconvert バイナリをファジングするためのサンプルスクリプトとテストケースが含まれています。スクリプトを変更して他のバイナリをファジングすることもできます。

セットアップ

Binvariantsを使用する前に、不変条件学習とファジング間で一貫した基本ブロックアドレスが必要なため、ASLRを無効にします:

レジスタレベルの推定不変条件（RLI）の学習

不変条件を学習するには、以下を実行します:

推論されたRLIは、1-learn_invs.shのBINV_TRACES_DIRで指定されたディレクトリに、[PROGRAM]_trace_qemu_invsという名前で保存されます。

RLIを使用したファジング

Binvariantsでファジングを開始するには、以下を実行します:

例えば、48時間のファジングキャンペーンの最初の試行をBinvariantsのルートディレクトリから実行する場合:

追加の注意事項

以下は、Binvariantsの潜在的な拡張機能です。

適応的な不変条件学習

現在、Binvariantsはファジング前に不変条件を学習し、その後ファジングを個別に実行します。考えられる拡張として、ファジング中に不変条件を学習し、違反が発生したときに更新することで、フィードバックを経時的に進化させることができます。

考えられる設計上の考慮事項:

1. 不変条件が、後にクラッシュまたはタイムアウトするテストケースの実行中に更新された場合、更新を元に戻す必要があるかもしれません。実用的な解決策は、不変条件のコピーに更新を適用し、テストケースが正常に完了した場合（FSRV_RUN_OK）にのみコミットすることです。
2. ファジングが実行され不変条件が更新されるにつれて、違反は自然に少なくなります。これにより、AFL++が初期段階のテストケース（より多くの違反を引き起こすが、プログラム状態の進化が少ない）を繰り返し選択するリスクがあります。後期の、より代表的なテストケースが選択されるように、AFL++側でのweight/perf_score/top_ratedの調整が必要になる場合があります。

クロス基本ブロック不変条件

Binvariantsは現在、単一ブロックの不変条件に焦点を当てています。潜在的な拡張として、クロスブロック不変条件のサポートがあります。これには、ブロック境界を越えてレジスタ値を追跡する新しいデータ構造と、制御がブロック間を移動する際の違反をチェックするための追加のインストルメンテーションが必要です。

バグトロフィーケース

Binvariantsを使用して他のバグを発見した場合は、ぜひお知らせください！

謝辞

この研究は、米国国立科学財団（NSF）の助成金番号2419798、および国防高等研究計画局（DARPA）の助成金番号FA8750-24-2-0002、サブアワード番号GR105409-SUB00001384の支援を受けて行われました。