会议: NDSS’20
链接: https://www.ndss-symposium.org/wp-content/uploads/2020/02/24018-paper.pdf
作者: Kyungtae Kim, Dae R. Jeong, Chung Hwan Kim, Yeongjin Jang, Insik Shin‡ Byoungyoung Lee
Contributor: fhr
abstract
混合Fuzzing是一种结合模糊测试和符号执行的程序分析技术，在漏洞挖掘领域有良好的前景。模糊生成和精确生成测试用例二者互为补充，能够克服各自的局限性。然而，由于内核所具有的特性，直接将Hybird Fuzzing应用到Kernel上存在如下挑战：
（1）由系统调用参数决定的间接控制流分析
（2）系统调用及参数之间隐式依赖关系分析
（3）系统调用参数的嵌套类型推断
本文基于Syzkaller和S2E(binary lifting & klee)提出HFL这一面向kernel的混合fuzzing工具，并提出三项技术来解决上述问题。
（1）通过编译期的分析优化，将间接跳转转换为直接跳转。
（2）通过静态指针分析，选择性地符号化数据变量并推断syscall之间的依赖关系。
（3）根据处理syscall参数的方式不同，在运行时推断嵌套参数类型。
实验结果表明，HFL能够高效地将混合fuzzing技术引入内核的安全分析中。HFL的代码覆盖率高于Moonshine、Syzkaller、TriforceAFL等工作，并且发现了24个未知漏洞。