taibeihacker
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这是使用调试器接口的Paper:“模糊嵌入式系统”的伴随代码。可以在这里找到本文的预印本https://publications.cispa.saarland/3950/。该代码允许用户复制并扩展论文中报告的结果。在报告，复制或扩展结果时，请引用上面的论文。
├ - ─基准＃脚本构建Google的Fuzzer测试套件并运行实验
├ - 依赖项＃包含一个用于安装gdbfuzz依赖关系的制作费
├ - ─评估＃原始的升温数据，在论文中介绍
├├期example_firmware＃嵌入式示例应用程序，用于评估
├├期example_programs＃包含一个编译的示例程序和配置，以测试GDBFUZZ
├─.SRC＃包含GDBFUZZ的实现
├─.dockerfile＃用于创建使用所有GDBFUZZ依赖项创建Docker映像
├─期许可证＃许可证
├├─makefile＃makefile用于创建Docker映像或本地安装GDBFUZZ
└ - ─-readme.md＃this readme文件
Virtualenv .venv
源.venv/bin/activate
制作
CHMOD A+X ./src/gdbfuzz/main.py
[SUT]
＃进入SUT二进制文件的路径。
＃例如，这可以是.elf文件或.bin文件。
binary_file_path=路径
＃CFG根节点的地址。
＃断点放置在此CFG的节点上。
＃例如“ llvmfuzzertestoneinput”或“ main”
entrypoint=入口点
＃必须执行无断点点击的输入数量直到
＃断点是旋转的。
直到_Rotate_breakpoints=数字
＃可以在任何给定时间放置的最大断点数。
max_breakpoints=数字
＃被忽略的黑名单函数。
＃ignore_functions是一个函数名称的空间分离列表，例如“免费malloc”。
ignore_functions=空间分离列表
＃一个{硬件，Qemu，sutrunsonhost}
＃Hardware:外部组件启动了GDB服务器，GDBFuzz可以连接到此GDB服务器。
＃QEMU: GDBFUZZ启动QEMU。 QEMU模拟binary_file_path并启动gdbserver。
＃SutrunsonHost: GDBFUZZ在GDB中启动目标程序。
target_mode=模式
＃如果要启动ghidra，请分析SUT，将此设置为False，
＃并手动启动Ghidra Bridge服务器。
start_ghidra=true
＃空间分开的地址列表，其中软件断点（错误
＃处理代码）设置。执行这些被认为是崩溃。
＃example: software_breakpoint_addresses=0x1230x432
Software_BreakPoint_Addresses=
＃是否将所有触发的软件断点视为崩溃
acvice_sw_breakpoint_as_error=false
[sutConnection]
＃类“ sut_connection_class'in file'sut_connection_path'instrument
＃如何将输入发送到SUT。
＃输入可以通过Wi-Fi，串行，蓝牙发送，
＃此类必须从./connections/sutconnection.py继承。
＃有关更多信息，请参见./connections/sutconnection.py。
sut_connection_file=fifoconnection.py
[GDB]
path_to_gdb=gdb-multiarch
＃在地址
ORT中撰写
gdb_server_address=localhost:4242
[Fuzzer]
＃在字节中
maxture_input_length=100000
＃在几秒钟内
single_run_timeout=20
＃在几秒钟内
total_runtime=3600
＃选修的
＃通往每个文件包含一个种子的目录的路径。如果你不想
＃使用种子，将值留为空。
seeds_directory=
[BreakpointStrategy]
＃选择基本块的策略位于
＃'src/gdbfuzz/breakpoint_strategies/'
＃对于论文，我们使用以下策略
＃'randombasicblockstrategy.py' - 随机选择未接触的基本块
＃'randombasicblocknodomstrategy.py' - 像以前一样，但不利用优势关系来传递传递的节点。
# 'RandomBasicBlockNoCorpusStrategy.py' - Like first, but prevents growing the input corpus and therefore behaves like blackbox fuzzing with coverage measurement.
＃“ blackboxstrategy.py'， - 未设置任何断点
Breakpoint_strategy_file=randombasicblockstrategy.py
[依赖关系]
path_to_qemu=依赖项/qemu/build/x86_64-linux-user/qemu-x86_64
path_to_ghidra=依赖项/ghidra
[logsandvisualization]
＃{调试，信息，警告，错误，关键}之一
loglevel=信息
＃通往输出文件（例如图形，logfiles）的目录的路径。
output_directory=./output
＃如果设置为true，则MQTT客户端发送UI元素（例如图形）
enable_UI=False An example config file is located in ./example_programs/together with an example program that was compiled using our fuzzing harness in benchmark/benchSUTs/GDBFuzz_wrapper/common/.通过以下命令开始融合一个小时。
chmod a+x ./example_programs/json-2017-02-12
./src/GDBFuzz/main.py --config ./example_programs/fuzz_json.cfg We first see output from Ghidra analyzing the binary executable and rarely messages when breakpoints are relocated or hit.
。
├ - 语料库＃包含输入语料库的文件夹。
├──崩溃＃一个包含崩溃输入的文件夹- 如果有的话。
CFG＃控制流程图作为邻接列表。
├ - 。fuzzer_stats＃模糊活动的统计数据。
├ - plot_data＃表显示了在模糊活动中哪个相对时间到达哪个基本块。
├ - reverse_cfg＃反向控制流程图。
NOTE:GDBFUZZ不打算fuzz Linux用户应用程序。因此，请使用AFL ++或其他模糊器。包装器只是出于评估目的而存在，可以在规模上运行基准和比较！
使DockErimage在Docker容器中运行上述实验（按照配置文件中指定的一个小时），将示例_程序和输出文件夹映射为卷，然后按以下方式启动GDBFUZZ。
chmod a+x ./example_programs/json-2017-02-12
docker run -it --env CONFIG_FILE=/example_programs/fuzz_json_docker_qemu.cfg -v $(pwd)/example_programs:/example_programs -v $(pwd)/output:/output gdbfuzz:1.0 An output folder should appear in the current working directory with the structure explained above.
GDBFuzz可以与任何GDB服务器一起使用，因此对于微控制器的大多数调试探针。
通过USB安装stlink驱动程序链接链接MCU板和PC（在MCU板上，连接到标记为'US的USB连接器
Folder structure
。├ - ─基准＃脚本构建Google的Fuzzer测试套件并运行实验
├ - 依赖项＃包含一个用于安装gdbfuzz依赖关系的制作费
├ - ─评估＃原始的升温数据，在论文中介绍
├├期example_firmware＃嵌入式示例应用程序，用于评估
├├期example_programs＃包含一个编译的示例程序和配置，以测试GDBFUZZ
├─.SRC＃包含GDBFUZZ的实现
├─.dockerfile＃用于创建使用所有GDBFUZZ依赖项创建Docker映像
├─期许可证＃许可证
├├─makefile＃makefile用于创建Docker映像或本地安装GDBFUZZ
└ - ─-readme.md＃this readme文件
Purpose of the project
GDBFuzz的想法是利用微控制器的硬件断点，作为覆盖范围引导的模糊的反馈。因此，GDB用作通用接口，以实现广泛的适用性。为了对固件进行二进制分析，使用了Ghidra。该代码包含用于评估方法的基准设置。此外，还包括示例固件文件。Getting Started
GDBFUZZ启用嵌入式系统的覆盖范围引导的模糊，但是- 出于评估目的，还可以模糊任意用户应用程序。对于微控制器上的模糊，我们建议将GDBFUZZ的本地安装发送到未完整测试的设备上。Install local
GDBFuzz已在Ubuntu 20.04 LTS和Raspberry Pie 32位上进行了测试。先决条件是Java和Python3。首先，创建一个新的虚拟环境并安装所有依赖关系。Virtualenv .venv
源.venv/bin/activate
制作
CHMOD A+X ./src/gdbfuzz/main.py
Run locally on an example program
GDBFUZZ读取带有以下键的配置文件的设置。[SUT]
＃进入SUT二进制文件的路径。
＃例如，这可以是.elf文件或.bin文件。
binary_file_path=路径
＃CFG根节点的地址。
＃断点放置在此CFG的节点上。
＃例如“ llvmfuzzertestoneinput”或“ main”
entrypoint=入口点
＃必须执行无断点点击的输入数量直到
＃断点是旋转的。
直到_Rotate_breakpoints=数字
＃可以在任何给定时间放置的最大断点数。
max_breakpoints=数字
＃被忽略的黑名单函数。
＃ignore_functions是一个函数名称的空间分离列表，例如“免费malloc”。
ignore_functions=空间分离列表
＃一个{硬件，Qemu，sutrunsonhost}
＃Hardware:外部组件启动了GDB服务器，GDBFuzz可以连接到此GDB服务器。
＃QEMU: GDBFUZZ启动QEMU。 QEMU模拟binary_file_path并启动gdbserver。
＃SutrunsonHost: GDBFUZZ在GDB中启动目标程序。
target_mode=模式
＃如果要启动ghidra，请分析SUT，将此设置为False，
＃并手动启动Ghidra Bridge服务器。
start_ghidra=true
＃空间分开的地址列表，其中软件断点（错误
＃处理代码）设置。执行这些被认为是崩溃。
＃example: software_breakpoint_addresses=0x1230x432
Software_BreakPoint_Addresses=
＃是否将所有触发的软件断点视为崩溃
acvice_sw_breakpoint_as_error=false
[sutConnection]
＃类“ sut_connection_class'in file'sut_connection_path'instrument
＃如何将输入发送到SUT。
＃输入可以通过Wi-Fi，串行，蓝牙发送，
＃此类必须从./connections/sutconnection.py继承。
＃有关更多信息，请参见./connections/sutconnection.py。
sut_connection_file=fifoconnection.py
[GDB]
path_to_gdb=gdb-multiarch
＃在地址
ORT中撰写gdb_server_address=localhost:4242
[Fuzzer]
＃在字节中
maxture_input_length=100000
＃在几秒钟内
single_run_timeout=20
＃在几秒钟内
total_runtime=3600
＃选修的
＃通往每个文件包含一个种子的目录的路径。如果你不想
＃使用种子，将值留为空。
seeds_directory=
[BreakpointStrategy]
＃选择基本块的策略位于
＃'src/gdbfuzz/breakpoint_strategies/'
＃对于论文，我们使用以下策略
＃'randombasicblockstrategy.py' - 随机选择未接触的基本块
＃'randombasicblocknodomstrategy.py' - 像以前一样，但不利用优势关系来传递传递的节点。
# 'RandomBasicBlockNoCorpusStrategy.py' - Like first, but prevents growing the input corpus and therefore behaves like blackbox fuzzing with coverage measurement.
＃“ blackboxstrategy.py'， - 未设置任何断点
Breakpoint_strategy_file=randombasicblockstrategy.py
[依赖关系]
path_to_qemu=依赖项/qemu/build/x86_64-linux-user/qemu-x86_64
path_to_ghidra=依赖项/ghidra
[logsandvisualization]
＃{调试，信息，警告，错误，关键}之一
loglevel=信息
＃通往输出文件（例如图形，logfiles）的目录的路径。
output_directory=./output
＃如果设置为true，则MQTT客户端发送UI元素（例如图形）
enable_UI=False An example config file is located in ./example_programs/together with an example program that was compiled using our fuzzing harness in benchmark/benchSUTs/GDBFuzz_wrapper/common/.通过以下命令开始融合一个小时。
chmod a+x ./example_programs/json-2017-02-12
./src/GDBFuzz/main.py --config ./example_programs/fuzz_json.cfg We first see output from Ghidra analyzing the binary executable and rarely messages when breakpoints are relocated or hit.
Fuzzing Output
取决于配置文件中指定的output_directory，现在应该有一个文件夹试用-0具有以下结构。
├ - 语料库＃包含输入语料库的文件夹。
├──崩溃＃一个包含崩溃输入的文件夹- 如果有的话。
CFG＃控制流程图作为邻接列表。
├ - 。fuzzer_stats＃模糊活动的统计数据。
├ - plot_data＃表显示了在模糊活动中哪个相对时间到达哪个基本块。
├ - reverse_cfg＃反向控制流程图。
Using Ghidra in GUI mode
通过设置start_ghidra=false在配置文件中，gdbfuzz连接到在GUI模式下运行的ghidra实例。因此，需要从脚本管理器手动启动Ghidra_bridge插件。在模糊过程中，到达的程序块以绿色突出显示。GDBFuzz on Linux user programs
For fuzzing on Linux user applications, GDBFuzz leverages the standard LLVMFuzzOneInput entrypoint that is used by almost all fuzzers like AFL, AFL++, libFuzzer, In benchmark/benchSUTs/GDBFuzz_wrapper/common There is a wrapper that can be used to compile any compliant fuzz harness into a独立程序通过/tmp /frofgdbfuzz通过命名管道获取输入。这允许模拟嵌入式设备，该设备通过定义明确的输入接口消耗数据，因此在任何应用程序上运行GDBFUZZ。为了方便起见，我们在基准/台式的脚本中创建了一个脚本，该脚本将与包装器评估中的所有程序一起编译，如稍后所述。NOTE:GDBFUZZ不打算fuzz Linux用户应用程序。因此，请使用AFL ++或其他模糊器。包装器只是出于评估目的而存在，可以在规模上运行基准和比较！
Install and run in a Docker container
The general effect of our approach is shown in a large scale benchmark deployed as docker containers.使DockErimage在Docker容器中运行上述实验（按照配置文件中指定的一个小时），将示例_程序和输出文件夹映射为卷，然后按以下方式启动GDBFUZZ。
chmod a+x ./example_programs/json-2017-02-12
docker run -it --env CONFIG_FILE=/example_programs/fuzz_json_docker_qemu.cfg -v $(pwd)/example_programs:/example_programs -v $(pwd)/output:/output gdbfuzz:1.0 An output folder should appear in the current working directory with the structure explained above.
Detailed Instructions
我们的评估分为两部分。 1。直接在硬件上的预期设置上的gdbfuzz。 2。在模拟环境中GDBFUZZ，以允许对结果进行独立的分析和比较。GDBFuzz可以与任何GDB服务器一起使用，因此对于微控制器的大多数调试探针。
GDBFuzz vs. Blackbox (RQ1)
注册RQ1从论文中，我们在example_firmware中使用不同的firmwares的不同微控制器上执行GDBFUZZ。对于每个实验，我们都会使用randombasicblock和randombasicblocknocorpus策略运行GDBFUZZ。后者的行为就像没有反馈的那样模糊，但我们仍然可以衡量所达到的覆盖范围。为了回答RQ1，我们比较了Randombasicblock和Randombasicblocknocorpus策略的覆盖范围。相应的配置文件位于相应的子文件夹中，我们现在说明如何在四个开发板上设置模糊。GDBFuzz on STM32 B-L4S5I-IOT01A board
GDBFUZZ需要访问GDB服务器。在这种情况下，使用B-L4S5I-IOT1A及其车载调试器。此机上调试器通过“ ST-Util”程序设置了GDB服务器，并可以通过LocalHost:4242访问该GDB服务器。通过USB安装stlink驱动程序链接链接MCU板和PC（在MCU板上，连接到标记为'US的USB连接器