基于AFL改进的内存敏感的模糊测试工具MemAFL - treebacker

MemAFL：https://github.com/treebacker/MemAFL

一句话：属于本人的毕业设计实现的一个AFL改进的模糊测试工具，也是帮助本人第一次刷CVE的工具。

主要基于llvm做的插桩上的改进，改进的几个重点（改进代码都在mm_metric目录下）

• 程序的预分析

  通过llvm在每一个module中分析字符串处理函数，对于strcmp、strcpy、strcat等这种函数如果引用了常量字符串，那么说明这些字符串有影响程序控制流的可能，将保留作为种子因素，参与后续的种子变异中。

• 内存敏感

  主要从两个方面，一个是指令级，会记录每一个种子程序的执行路径覆盖的mem-operation情况。

  另一个是函数级，对于敏感函数，如malloc、free等，会偏向于覆盖这些路径。

• 路径覆盖

  基于插桩获取的信息，覆盖更多的路径，继承的AFL的策略，加上了内存敏感的路径覆盖。

  另外，也会记录路径中的子函数调用情况，优先选择调用子函数更频繁的种子。

• 哈希碰撞率的缓解

  研究过AFL原理的应该记得，AFL使用的路径记录策略，当程序基本块量足够大时，会有很大概率的哈希碰撞情况。由于基于覆盖率的模糊测试依赖于路径，路径信息的错误使得后续很多策略都是受到误导的。

  缓解的思想如下图：
  

  在AFL中，这个函数会被插入三个BlockID，但是MemAFL只会插入一个BlockID。

  原因如下：

  函数的入口基本块，只要执行该函数就一定会执行完全该基本块，不存在去区分路径，所以就省去了插桩。

  对于函数退出基本块，如果是唯一的，那么也适用于这个道理。

  通过减少插桩点，对应的，需要记录的路径信息减少了，经过测试可以降低10%-20%的哈希碰撞率。

​ 都是一些没什么利用价值的开源软件...，上图

​ 其实总体上，做出的改进并不多，但是效果作为毕设我还是挺意外的，毕业证拿到了，想开源出来（被捶认了），欢迎师傅交流，一起学习漏洞挖掘漏洞利用啊！

BY:先知论坛