
Набор инструментов для внутрипроцессного фаззинга на основе Frida с прокси AFL++, отдельными активным/пассивным режимами и обменом через разделяемую память для высокопроизводительного поиска уязвимостей с управлением покрытием на различных платформах.
fpicker — это набор инструментов для фаззинга на основе Frida, который предлагает различные режимы фаззинга для внутрипроцессного фаззинга, такие как режим AFL++ или пассивный режим трассировки. Он должен работать на всех платформах, поддерживаемых Frida.
Некоторую справочную информацию, а также мысли и идеи, стоящие за fpicker, можно найти в статье в блоге, которую я написал.
Fpicker основан на предыдущих разработках ToothPicker, созданных в ходе моей магистерской диссертации. Большая часть fpicker была разработана в рабочее время у моего работодателя (ERNW).
Необходимо для запуска fpicker:
frida-core-devkit для соответствующей платформы, доступный в релизах Frida на GitHub.
libfrida-core-ios.a, libfrida-core-macos.a или libfrida-core-linux.a.frida-core.h). Сохраните их как frida-core-linux.h или frida-core-ios.h в зависимости от платформы.update_frida_version.sh перед сборкой.Требуется только при работе в режиме AFL++:
CFLAGS="-DUSEMMAP=1".CFLAGS="-DUSEMMAP=1 -DTARGET_OS_IOS".Fpicker можно собрать для macOS, iOS или Linux. Makefile в настоящее время поддерживает сборку только для iOS на macOS, но вполне возможно собрать fpicker с использованием инструментария iOS на Linux.
В зависимости от желаемой цели выполните:
make fpicker-macos
make fpicker-ios
make fpicker-linux
для сборки fpicker.
После сборки fpicker необходимо также собрать обвязку для фаззинга:
Примеры различных вариантов фаззинга см. в папке examples. Общий подход следующий:
examples/test/test.js) (см.
здесь для получения дополнительной информации об обвязках)frida-compile test.js -o harness.jsТеперь fpicker может начать фаззинг. Точная команда сильно зависит от конфигурации и настройки. Ниже приведено несколько примеров. Они в основном соответствуют примерам из папки examples.
afl-fuzz -i examples/test-network/in -o ./examples/test-network/out -- \\
./fpicker --fuzzer-mode afl -e attach -p test-network -f ./examples/test-network/harness.js
./fpicker --fuzzer-mode standalone -e attach -p server-process -f harness.js --input-mode cmd \\
--command "./client-send @@" -i indir -o outdir
./fpicker --fuzzer-mode active --communication-mode shm -e attach -p server-process -f harness.js \\
-i indir -o outdir --standalone-mutator cmd --mutator-command "radamsa"
./fpicker --fuzzer-mode passive --communication-mode send -e attach -p server-process -o outdir -f harness.js
./fpicker --fuzzer-mode active -e attach -p test -D remote -o examples/test/out/ -i examples/test/in/ \\
-f fuzzer-agent.js --standalone-mutator cmd --mutator-command "radamsa"
Каждая цель требует собственной обвязки для фаззинга. Самая важная часть этой обвязки — определение точки входа для Stalker от Frida, которая фактически определяет, в каком месте вставляется инструментация. В режиме in-process это просто. Функция обычно является той, которая вызывается на каждой итерации фаззинга. Однако это может быть и другая функция.
Минималистичная реализация обвязки (в режиме command) может выглядеть так:
// Import the fuzzer base class
const Fuzzer = require("harness/fuzzer.js");
// The custom fuzzer needs to subclass the Fuzzer class to work properly
class TestFuzzer extends Fuzzer.Fuzzer {
constructor() {
// The constructor needs to specify the address of the targeted function and a NativeFunction
// object that can later be called by the fuzzer.
const FUZZ_FUNCTION_ADDR = Module.getExportByName(null, "FUZZ_FUNCTION");
const FUZZ_FUNCTION = new NativeFunction(
FUZZ_FUNCTION_ADDR,
"void", ["pointer", "int64"], {
});
super("test", FUZZ_FUNCTION_ADDR, FUZZ_FUNCTION);
}
}
const f = new TestFuzzer();
exports.fuzzer = f;
Эта обвязка настраивает инструментацию на отслеживание функции FUZZ_FUNCTION. Инструментация начинается при входе в эту функцию и завершается при её возврате. Эту функцию следует выбирать тщательно, так как она ресурсоёмка, и чем больше (потенциально неважных) частей процесса инструментировано, тем медленнее становится фаззер. Конечно, это компромисс между скоростью и желаемым покрытием. Кроме того, в настоящее время фаззер поддерживает только функции, которые вызываются только один раз за одну итерацию фаззинга, т.е. функция не должна вызываться более одного раза в течение одного тестового случая, иначе информация о покрытии может стать ненадёжной.
При использовании режима in-process в скрипте фаззера требуется ещё одна функция: метод fuzz. Он будет вызываться на каждой итерации. Он будет вызван с двумя параметрами: указателем на буфер и длиной буфера. Наша примерная целевая функция принимает два параметра: указатель на буфер и его длину. Таким образом, мы можем просто передать параметры, которые получаем в методе fuzz.
fuzz(payload, len) {
this.target_function(payload, parseInt(len));
}
В пассивном режиме необходимо указать обратный вызов, который обрабатывает требуемые данные. Фаззер ожидает получить буфер полезной нагрузки и его длину. В зависимости от целевой функции, которую фаззят, эти данные необходимо извлечь. В следующем примере у нас снова есть функция с двумя параметрами: указатель на буфер и его длина. Параметр args содержит все потенциальные параметры, которые получает целевая функция, поэтому параметр длины (в нашем случае второй) можно получить через args[1]. Затем мы считываем буфер как Uint8Array и отправляем его обратно фаззеру с помощью метода sendPassiveCorpus.
passiveCallback(args) {
const len = args[1];
const data = new Uint8Array(Memory.readByteArray(args[0], parseInt(len)));