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基于控制流分析的模糊测试技术研究

李景曦  
【摘要】:近年来,网络信息安全形势日益严峻,各种形式的攻击和窃密行为层出不穷,不仅对个人信息和财产,也对国防建设和国民经济各个领域构成严重威胁。随着今年来大量的安全事件的曝光,可以看到对安全漏洞的利用是这些攻击行为的关键所在。根据已经发现和披露的安全漏洞来看,软件漏洞占据了信息系统漏洞的绝大数量。软件安全漏洞具有广泛性和多样性的特点,因此软件漏洞成为攻防双方都积极关注的资源。漏洞挖掘,即有效快速的发现软件缺陷或漏洞也已成为信息安全业界和学术界的重要研究方向。目前,模糊测试和符号执行以其有效及简单的特点成为漏洞挖掘领域的常用技术方法。基于符号执行的模糊测试方法在一定程度上减少了模糊测试的盲目性和符号执行的路径爆炸的缺陷,提高了代码覆盖率。但是其在测试效率,测试用例的数据有效性、完整性上依旧存在严重不足,而且路径爆炸的问题依旧存在。本文提出了一种基于控制流分析的模糊测试技术,它使用动态污点分析技术分析程序控制流,并将分析结果用于动态符号执行。这种方法减少了符号数量和不必要的程序路径分析,使得我们更关注于输入数据中能够改变程序路径的字节量,因此该方法是一种路径导向型测试方法。该技术提高了模糊测试中输入数据的有效性和完整性,减少了符号执行的符号数量和分析强度,也因此提高了测试效率和代码覆盖率。本文设计实现了原型系统——ConcolicFuzz,通过实验,和经典模糊测试工具FileFuzz相比较,提高了代码覆盖率和测试效率,减少了模糊测试范围。证明了本文的方法对于具有高度复杂结构化的输入数据,能够在相对较少的时间内覆盖较多的可执行路径,提高测试数据的代码覆盖率。


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