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efi_fuzz

Um fuzzer simples, guiado por cobertura para variáveis NVRAM UEFI. Baseado em Qiling e AFL++.
Escrito por Itai Liba (@liba2k) e Assaf Carlsbad (@assaf_carlsbad).

Uso

Usando o ambiente Docker

1. Construir imagem:
   docker build -t efi_fuzz .

2. Testar o ambiente:
   docker run -v $PWD:/efi_fuzz -it efi_fuzz sh -c "cd efi_fuzz/tests/ && pytest -s -v -W ignore::DeprecationWarning"

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

4. Preparar o ambiente NVRAM emulado (Você precisará fornecer a imagem da ROM):
   python3 scripts/prepare_nvram.py rom.bin nvram.pickle

5. Preparar o corpus inicial para as variáveis NVRAM:
   python3 scripts/prepare_afl_corpus.py rom.bin afl_inputs

6. Realizar uma execução de teste do fuzzer:
   python3 efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> <seed>

7. Se for bem-sucedido, prossiga para o fuzzing completo:
   afl-fuzz -i afl_inputs/<varname> -o afl_outputs/ -U -- python3 efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> @@

Instalar o ambiente localmente

1. Se estiver no Windows, instale o WSL. Recomendamos o WSL2 em vez do WSL original, que tende a ser lento às vezes. As instruções completas de instalação para Windows 10 podem ser encontradas aqui: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install-win10

2. Dentro da distribuição WSL, instale alguns pacotes necessários que nos permitirão compilar código fonte C:
   sudo apt install build-essential automake

3. Instalar o AFL++ com suporte ao modo Unicorn.
   3.1. Clonar o repositório:
   git clone https://github.com/AFLplusplus/AFLplusplus
   3.2. Compilar os binários principais do AFL++:
   make
   3.3. Compilar o recurso de suporte ao Unicorn:
   cd unicorn_mode
./build_unicorn_support.sh
   3.4. Instalar tudo:
   make install

4. Adquirir e descompactar o firmware UEFI que você deseja fuzzear. Para os detalhes técnicos completos sobre como isso é feito na prática, veja aqui ou aqui.

5. Clonar o fuzzer e instalar as dependências necessárias:
   git clone https://github.com/Sentinel-One/efi_fuzz

O Triton é necessário para propagação de taint.
Instruções para instalar o Triton podem ser encontradas aqui:
https://triton.quarkslab.com/documentation/doxygen/#install_sec

6. Preparar o ambiente NVRAM emulado:
   python scripts/prepare_nvram.py rom.bin nvram.pickle

7. Preparar o corpus inicial para as variáveis NVRAM:
   python scripts/prepare_afl_corpus.py rom.bin afl_inputs

8. Realizar uma execução de teste do fuzzer:
   python efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> <seed>

9. Se for bem-sucedido, prossiga para o fuzzing completo:
   afl-fuzz -i afl_inputs/<varname> -o afl_outputs/ -U -- python efi_fuzz.py <target> <nvram> <varname> @@

Opções da linha de comando

• -e, --end: Especificar um endereço final para a emulação.
• -t, --timeout: Especificar um novo valor de timeout para a emulação, em ms.
• -o, --output: Especificar o formato de saída para fins de depuração. Os valores válidos são: trace, disasm, debug e off (padrão é off).
• -n, --no-sanitize: Desabilitar o sanitizador de memória (padrão é False).
• -u, --track-uninitialized: Manter o rastreamento de memória não inicializada via Triton e propagação de taint (EXPERIMENTAL!).
• -x, --extra-modules: Uma lista de módulos extras para carregar para satisfazer as dependências do alvo.

Leitura adicional

Informações adicionais sobre firmware UEFI em geral e o efi_fuzz em particular podem ser encontradas aqui:

• Do Conhecimento Comum sobre UEFI à Extração Real de Firmware UEFI
• Da Engenharia Reversa Manual de Módulos UEFI à Emulação Dinâmica de Firmware UEFI
• Da Emulação Dinâmica de Módulos UEFI ao Fuzzing Guiado por Cobertura de Firmware UEFI