PULSAR

프로토콜 학습, 시뮬레이션 및 상태 기반 퍼저

Pulsar는 자동 프로토콜 학습 및 시뮬레이션 기능을 갖춘 네트워크 퍼저입니다. 이 도구는 클러스터링, 마르코프 모델과 같은 머신러닝 기술을 통해 프로토콜을 모델링할 수 있습니다. 이러한 모델은 의미적으로 올바른 메시지를 통해 Pulsar와 실제 클라이언트 또는 서버 간의 통신을 시뮬레이션하는 데 사용될 수 있으며, 일련의 퍼징 기본 요소와 결합하여 알려지지 않은 프로토콜 구현의 프로토콜 상태 머신의 더 깊은 상태에서 오류를 테스트할 수 있습니다.

Pulsar가 구현한 방법에 대한 자세한 정보는 다음 간행물을 참조하십시오:

Pulsar: Stateful Black-Box Fuzzing of Proprietary Network Protocols
Hugo Gascon, Christian Wressnegger, Fabian Yamaguchi, Daniel Arp 및 Konrad Rieck
Proc. of 11th EAI International Conference on Security and Privacy in Communication Networks (SECURECOMM) 2015년 10월

Learning Stateful Models for Network Honeypots
Tammo Krueger, Hugo Gascon, Nicole Krämer 및 Konrad Rieck
ACM Workshop on Security and Artificial Intelligence (AISEC) 2012년 10월

                 _
     _ __  _   _| |___  __ _ _ __
    | '_ \| | | | / __|/ _` | '__|
    | |_) | |_| | \__ \ (_| | |
    | .__/ \__,_|_|___/\__,_|_|  v0.1-dev
    |_|

usage: pulsar.py [-h] [-c CONF] [-l] [-p PCAP] [-b BINARIES] [-a] [-x]
                 [-o OUT] [-d DIMENSION] [-s] [-z] [-m MODEL]

Protocol Learning and Stateful Fuzzing

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -c CONF, --conf CONF  Change default directory for configuration files. If
                        no directory is given, the files from 'pulsar/conf'
                        will be read.

MODEL LEARNING:
  -l, --learner         Learn a model from a set of network traces.
  -p PCAP, --pcap PCAP  tcpdump output file (pcap) or list of files separated
                        by commas to use as input data for a new model.
  -b BINARIES, --binaries BINARIES
                        Name of binaries to process from the cuckoo storage
                        dir separated with commas.
  -a, --all-binaries    Generate models for all binaries from the cuckoo
                        storage dir (cuckoo/storage/binaries).
  -x, --process         Process derrick files through the functions defined in
                        utils/preprocessing/derrick.py.
  -o OUT, --out OUT     Change output directory for generated models. If no
                        directory is given, the model will be written to the
                        'models' directory.
  -d DIMENSION, --dimension DIMENSION
                        Number of components to be used for NMF clustering.

SIMULATION & FUZZING:
  -s, --simulate        Simulate communication based on a given model.
  -z, --fuzzer          Start a fuzzing session based on a given model.
  -m MODEL, --model MODEL
                        Path of the dir containing the model files to be
                        loaded for simulation or fuzzing.

설정

pulsar/conf 디렉토리에는 자동 학습, 시뮬레이션 및 퍼징을 위한 Pulsar 방법의 각 작업에 필요한 매개변수를 정의하는 일련의 설정 파일이 포함되어 있습니다.

예제

개별 PCAP 파일 또는 cuckoo 샌드박스에서 실행된 하나 이상의 바이너리에서 기록된 트레이스로부터 통신 채널의 모델을 생성합니다:

$> pulsar.py -l -p file.pcap (1 pcap file)
$> pulsar.py -b 016169EBEBF1CEC2AAD6C7F0D0EE9026 (1 or more binaries from cuckoo storage)
$> pulsar.py -a (all binaries from cuckoo storage)

학습된 모델을 기반으로 통신 채널을 시뮬레이션합니다:

$> pulsar.py -s -m model_file

통신 채널 모델이 주어지면 대상에 대한 퍼징 세션을 시작합니다:

$> pulsar.py -z -m model_file

pulsar

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