#安全测试 #模糊测试 #安全 #模糊器 #属性

bin+lib ziggy-honggfuzz-1

使用 Google 开发的 Honggfuzz 模糊测试你的 Rust 代码!

1 个不稳定版本

0.5.55 2023年10月5日

#312 in Cargo 插件

MIT/Apache-2.0/Unlicense/WTFPL

45KB
556

honggfuzz-rs 构建状态 Crates.io 文档

使用 Google 开发的 Honggfuzz 模糊测试你的 Rust 代码!

文档

asciicast

关于 Honggfuzz

Honggfuzz 是一个以安全为导向的模糊测试工具,具有强大的分析选项。支持基于代码覆盖率(软件和硬件)的进化式、反馈驱动的模糊测试。

兼容性

  • Rust:稳定版、beta版、nightly版
  • 操作系统:GNU/Linux、macOS、FreeBSD、NetBSD、Android、WSL (Windows Subsystem for Linux)
  • 架构:x86_64、x86、arm64-v8a、armeabi-v7a、armeabi
  • Sanitizer:无、地址、线程、泄露

依赖项

Linux

  • C 编译器: cc
  • GNU Make: make
  • GNU Binutils 开发文件(用于 BFD 库): libbfd.h
  • libunwind 开发文件: libunwind.h
  • Blocks 运行时库(使用 clang 编译时)
  • liblzma 开发文件

例如在 Debian 及其衍生版上

sudo apt install build-essential binutils-dev libunwind-dev libblocksruntime-dev liblzma-dev

如何使用此软件包

安装honggfuzz命令,以进行带仪器和模糊测试的构建

# installs hfuzz and honggfuzz subcommands in cargo
cargo install honggfuzz

将其添加到您的依赖项中

[dependencies]
honggfuzz = "0.5"

创建一个用于模糊测试的目标

use honggfuzz::fuzz;

fn main() {
    // Here you can parse `std::env::args and
    // setup / initialize your project

    // You have full control over the loop but
    // you're supposed to call `fuzz` ad vitam aeternam
    loop {
        // The fuzz macro gives an arbitrary object (see `arbitrary crate`)
        // to a closure-like block of code.
        // For performance reasons, it is recommended that you use the native type
        // `&[u8]` when possible.
        // Here, this slice will contain a "random" quantity of "random" data.
        fuzz!(|data: &[u8]| {
            if data.len() != 3 {return}
            if data[0] != b'h' {return}
            if data[1] != b'e' {return}
            if data[2] != b'y' {return}
            panic!("BOOM")
        });
    }
}

为了乐趣和利润而模糊测试!

# builds with fuzzing instrumentation and then fuzz the "example" target
cargo hfuzz run example

一旦发生崩溃,您就可以轻松地在调试环境中重放它

# builds the target in debug mode and replays automatically the crash in rust-lldb
cargo hfuzz run-debug example hfuzz_workspace/*/*.fuzz

您还可以构建和运行您的项目,而无需在编译时进行软件仪器(LLVM的SanCov传递)

这允许您尝试仅使用硬件反馈驱动的模糊测试

# builds without fuzzing instrumentation and then fuzz the "example" target using hardware-based feedback
HFUZZ_RUN_ARGS="--linux_perf_ipt_block --linux_perf_instr --linux_perf_branch" cargo hfuzz run-no-instr example

清洁

# a wrapper on "cargo clean" which cleans the fuzzing_target directory
cargo hfuzz clean

版本

cargo hfuzz version

环境变量

RUSTFLAGS

您可以使用 RUSTFLAGSrustc 发送额外的参数。

例如,您可以启用LLVM的 sanitizers 的使用。如果您想测试您的 unsafe rust代码,这是一个推荐选项,但会对性能产生影响。

RUSTFLAGS="-Z sanitizer=address" cargo hfuzz run example

HFUZZ_BUILD_ARGS

您可以使用 HFUZZ_BUILD_ARGScargo build 发送额外的参数。

HFUZZ_RUN_ARGS

您可以使用 HFUZZ_RUN_ARGShonggfuzz 发送额外的参数。有关这些参数的列表,请参阅 USAGE

例如

# 1 second of timeout
# use 12 fuzzing thread
# be verbose
# stop after 1000000 fuzzing iteration
# exit upon crash
HFUZZ_RUN_ARGS="-t 1 -n 12 -v -N 1000000 --exit_upon_crash" cargo hfuzz run example

HFUZZ_DEBUGGER

默认情况下,我们使用 rust-lldb,但您可以将它更改为 rust-gdbgdb/usr/bin/lldb-7 ...

CARGO_TARGET_DIR

目标编译目录,默认为 hfuzz_target,以避免与 cargo build 的默认 target 目录冲突。

HFUZZ_WORKSPACE

Honggfuzz工作目录,默认为 hfuzz_workspace

HFUZZ_INPUT

Honggfuzz输入文件(也称为“语料库”),默认为 $HFUZZ_WORKSPACE/{TARGET}/input

条件编译

有时,为了提高模糊测试效率,需要对您的代码进行一些特定的适应性调整。

例如

  • 尽可能使您的软件在模糊测试输入上的行为尽可能确定
    • PRNG 必须使用常量或模糊测试输入进行初始化
    • 行为不应基于计算机的时钟而改变。
    • 避免来自竞争线程的潜在不确定行为。
    • ...
  • 永远不要调用 std::process::exit()
  • 禁用日志和其他不必要的功能。
  • 尽可能避免在可能的情况下修改全局状态。
  • 不要在运行时使用 cfg(fuzzing) 设置您自己的panic钩子

当使用 cargo hfuzz 进行构建时,将 --cfg fuzzing 参数传递给 rustc,这样您就可以通过 cfg 宏来根据条件编译这些适应性,如下所示

#[cfg(fuzzing)]
let mut rng = rand_chacha::ChaCha8Rng::from_seed(&[0]);
#[cfg(not(fuzzing))]
let mut rng = rand::thread_rng();

此外,在调试模式下构建时,除了 fuzzing 之外,还添加了 fuzzing_debug 参数。

有关条件编译的更多信息,请参阅参考文档

关于honggfuzz的相关文档

关于Rust模糊测试

github.com/rust-fuzz上还有其他提供Rust模糊测试支持的项目。

您将找到对AFL和LLVM的LibFuzzer的支持,还有一个奖杯案例 ;-)。

这个crate受到这些项目的启发!

依赖项

~220KB