TaintPoint:使用活跃轨迹高效挖掘污点风格漏洞

摘要

覆盖反馈的灰盒Fuzzing已经成为漏洞挖掘最有效的方式之一.广泛使用的边覆盖是一种控制流信息,然而在面向污点风格(taint-style)的漏洞挖掘时,这种反馈信息过于粗糙.大量污点无关的种子被加入队列,污点相关的种子数量又过早收敛,导致Fuzzing失去进化方向,无法高效测试Source和Sink之间的信息流.首先,详细分析了现有反馈机制在检测污点风格漏洞时不够高效的原因;其次,提出了专门用于污点风格漏洞挖掘的模糊器TaintPoint.TaintPoint在控制流轨迹的基础上加入了活跃污点这一数据流信息,形成活跃轨迹(livetrace)作为覆盖反馈,并围绕活跃轨迹分别在插桩、种子过滤、选择和变异阶段改进现有方法.在UAFBench上的实验结果表明:TaintPoint检测污点风格漏洞的效率、产出和速度优于业界领先的通用模糊器AFL++及定向模糊器AFLGO;此外,在两个开源项目上发现了4个漏洞并被确认.