2024模糊测试白皮书.pdf
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1、模糊测试技术白皮书模糊测试技术白皮书主编单位云起无垠数说安全2024 年 8 月模糊测试技术白皮书本书编委会本书编委会总顾问:总顾问:夏虹主主编:编:谭晓生副主编:副主编:陈广勇崔宝江陈建军胡晓旭张明明牛伟纳郑立沈凯文成成员:员:(按姓氏拼音为序)陈宇轩陈安莹曹思玮丁皓甘成昱韩敬维侯安然季可航李唯刘坤李晶李静文李学龙马思远谭杰王海清王勇王雪王书辉夏营徐士朋张新怡周鹏作者单位:作者单位:清华大学北京邮电大学电子科技大学北京中关村实验室公安部第三研究所中国信息通信研究院稳定性保障实验室长安通信科技有限责任公司数说安全北京云起无垠科技有限公司模糊测试技术白皮书引言引言在信息技术迅猛发展的数字时代,软
2、件已成为一切的基石。海量代码正在快速改变各行业的生产范式,加速全球信息技术的进步。然而,随着开源组件和第三方代码的广泛应用,前所未有的安全风险也随之而来,使得软件安全问题成为企业乃至国家的关注焦点。新思科技应用安全测试服务分析报告36数据显示,97%的被测目标被发现存在某种形式的漏洞,其中 36%为严重及高风险漏洞,导致软件安全“灰犀牛事件”1频发。面对日益复杂的网络环境和多样化的攻击手段,传统基于规则的安全检测方法逐渐暴露出其局限性,难以及时识别新出现的安全漏洞。这种局限性突显了采用更先进、更灵活的安全技术的重要性,例如运用人工智能和机器学习技术提升安全检测能力,以更有效地识别和应对未知的安
3、全威胁,从而确保软件和系统的安全。在此背景下,模糊测试11(Fuzz Testing 或 Fuzzing)作为验证软件健壮性和安全性的关键技术,受到了广泛关注与应用。模糊测试通过模拟攻击者的行为,生成大量意外或随机的输入,挑战系统的稳定性和安全性,旨在发现潜在的安全漏洞和弱点。相比传统的基于规则的测试方法,模糊测试不依赖于已知的漏洞模式,而是通过随机变异的输入数据,全面覆盖系统的各类输入情况,从而大幅提高漏洞检测的广度和深度。因此,模糊测试在发现未知漏洞、提升测试覆盖率以及减少误报率方面具有无可比拟的优势。1“灰犀牛事件”(Grey Rhino Event)是一个比喻性的术语,用来描述那些虽然
4、明显可见但通常被忽视,直到它们成为严重问题的大型风险。模糊测试技术白皮书近年来,随着大语言模型和安全智能体技术的引入,模糊测试在应对复杂软件系统和未知威胁方面展现出更大的潜力。大语言模型通过对程序代码的深度理解和分析,能够生成更具针对性的测试用例,极大提升模糊测试的覆盖率和有效性。而且,安全智能体技术能够自动化地进行漏洞检测、分析和修复,大幅提高整体测试效率和安全防护水平。本白皮书共分为八个部分:模糊测试概述:介绍模糊测试的基本概念和历史发展。模糊测试技术解析:深入探讨模糊测试的基本原理、关键技术和不同分类。应用领域分析:详细介绍模糊测试在不同应用领域中的实际应用和效果。需求与创新案例:展示行
5、业内模糊测试的最佳创新案例,涵盖多个行业的具体需求和成功案例。技术实施指南:详细讲解模糊测试的技术实施,包括工具选择、流程方法以及自动化和智能化的最新进展。挑战与未来趋势:分析当前模糊测试面临的挑战和未来发展趋势。政策和标准介绍:介绍国内外模糊测试相关的政策和标准。结论与展望:总结模糊测试的整体价值,并对未来的发展方向进行展望。模糊测试技术白皮书目录目录一、一、模糊测试概述模糊测试概述.1 11.1什么是模糊测试技术.11.2模糊测试的历史与发展沿革.31.2.1 起源时代:随机模糊测试.41.2.2 进化时代:反馈式模糊测试.51.2.3 智能时代:模糊测试智能体.71.3模糊测试与传统测试
6、技术的差异与优势.81.3.1 模糊测试与传统测试技术的差异.91.3.2 模糊测试技术的核心优势.12二、二、模糊测试技术解析模糊测试技术解析.15152.1模糊测试的技术原理.152.2模糊测试的分类.202.3模糊测试的关键技术.222.3.1 预处理技术.222.3.2 测试用例生成技术.262.3.3 调度优化策略.292.3.4 缺陷检测技术.312.3.5 测试去重和优先级策略.362.4模糊测试产品的前沿研究热点.372.4.1 基于大模型的测试驱动智能生成技术.382.4.2 基于大模型的种子变异和优化技术.402.4.3 基于大模型的修复代码生成技术.42三、三、模糊测试的
7、模糊测试的检测对象检测对象.45453.1 应用程序模糊测试.463.1.1 源代码模糊测试.463.1.2 二进制模糊测试.483.2 WEBAPI 模糊测试.503.3 数据库模糊测试.533.4 协议模糊测试.553.5 操作系统模糊测试.57模糊测试技术白皮书3.6 固件模糊测试.59四、四、模糊测试的需求与应用案例模糊测试的需求与应用案例.62624.1 金融领域.624.1.1 金融领域的模糊测试需求.624.1.2 金融领域的应用案例.644.2 智能网联汽车领域.674.2.1 智能网联汽车领域的模糊测试需求.674.2.2 智能网联汽车领域的应用案例.704.3 工业互联网领
8、域.734.3.1 工业互联网领域的模糊测试需求.734.3.2 工业互联网领域的应用案例.764.4 军队军工领域.784.4.1 军队军工领域的模糊测试需求.784.4.2 军队军工领域的应用案例.804.5 信创领域.824.5.1 信创领域的模糊测试需求.824.5.2 信创领域的应用案例.854.6 检验检测领域.874.6.1 检验检测领域的模糊测试需求.874.6.2 检验检测领域的应用案例.894.7 信息和通信技术领域.914.7.1 信息和通信技术领域的模糊测试需求.914.7.2 信息和通信技术领域的应用案例.924.8 人工智能领域.944.8.1 人工智能领域的模糊测
9、试需求.944.8.2 人工智能领域的应用案例.964.9 区块链领域.984.9.1 区块链智能合约的模糊测试需求.984.9.2 区块链领域的应用案例.100五、五、模糊测试的技术实施模糊测试的技术实施.1031035.1 模糊测试工具的选择与使用.1035.1.1 开源模糊测试工具.1035.1.2 商业模糊测试产品.107模糊测试技术白皮书5.1.3 产品差异性分析.1105.2 模糊测试场景应用.1155.2.1 模糊测试在漏洞挖掘场景中的应用.1155.2.2 模糊测试在 DevSecOps 场景中的应用.1185.2.3 模糊测试在入网检测场景中的应用.121六、六、模糊测试的未
10、来与发展趋势模糊测试的未来与发展趋势.1251256.1 智能化模糊测试能力.1256.2 全栈漏洞检测能力.1266.3 持续集成模糊测试能力.1276.4 并行分布式模糊测试能力.1296.5 模糊测试即服务能力.130七、七、模糊测试的政策与标准模糊测试的政策与标准.1321327.1 国外政策与标准.1327.2 国内政策与标准.134八、八、结论与展望结论与展望.136136九、九、参考资料参考资料.138138模糊测试技术白皮书图目录图目录图 1 模糊测试迷宫探索示意图.2图 2 模糊测试技术发展过程中的三个阶段.4图 3 不同阶段软件安全测试工具的生命周期.8图 4 不同技术漏洞
11、检测能力.11图 5 模糊测试技术架构五大核心模块.15图 6 模糊测试工作流程.17图 7 模糊测试的分类.20图 8 模糊测试不同阶段关键技术.22图 9 传统模糊测试典型工作流程与能力瓶颈.38图 10 云起无垠测试驱动智能生成策略.39图 11 基于大模型的种子变异和优化技术.41图 12 自动化漏洞修复、验证框架.43图 13 模糊测试分类.45图 14 源代码模糊测试流程图.47图 15 二进制程序的模糊测试流程图.49图 16 Web API 模糊测试流程图.51图 17 数据库模糊测试流程图.53图 18 协议模糊测试流程图.55图 19 操作系统模糊测试流程图.59图 20
12、固件模糊测试流程图.60图 21 某银行模糊测试方案部署图.65图 22 智能网联汽车通信场景示意.69图 23 模糊测试在汽车软件不同测试阶段的应用.71图 24 汽车行业协议模糊测试案例.72图 25 工业控制系统模糊测试框架.77图 26 信创产业链.82图 27 数据库模糊测试方案图.86图 28 检验检测机构模糊测试架构图.90图 29 华为模糊测试应用实践图.93图 30 模糊测试在漏洞挖掘场景中的应用.116图 31 模糊测试在 DevSecOps 场景中的应用.119图 32 模糊测试在入网检测场景中的应用.122模糊测试技术白皮书表目录表目录表 1 工业互联网攻击典型事件.7
13、4表 2 模糊测试产品差异性分析.111模糊测试技术白皮书1一、一、模糊测试概述模糊测试概述模糊测试11是一种前沿的自动化测试技术,专注于挖掘软件系统中的漏洞和缺陷。它的核心理念是通过向程序输入大量随机、异常或意外的数据(即“模糊”数据),从而触发系统异常行为或崩溃。模糊测试不依赖已知的漏洞模式或规则,而是利用半随机或基于人工智能的策略生成输入,深入探索系统潜在的漏洞。模糊测试能够发现内存泄漏、缓冲区溢出、代码注入等安全漏洞,以及程序中的其他错误或异常情况。这种测试方法目前已广泛应用于软件开发的各个阶段,包括产品测试、安全评估和漏洞挖掘等领域。本章将通过比喻生动地介绍模糊测试的基本思路,回顾其
14、历史与发展,分析其与传统软件安全测试方法的区别,并展示其在现代软件开发和安全评估中的优越性、重要性和广阔前景。1.1 什么是模糊测试技术模糊测试就像一位探险家在未知迷宫中的探索。在这个比喻中,复杂的应用系统好比是一个充满未知和挑战的迷宫,而模糊测试器则是那位勇敢的探险家,努力探索迷宫中隐藏的秘密通道和出口。探险家依靠智慧和勇气揭开迷宫的秘密;同样,模糊测试器通过生成大量非预期或随机的输入,挑战应用系统的极限,揭露隐藏于代码深处的漏洞模糊测试技术白皮书2和未知威胁。其具体工作步骤和过程如下:图 1 模糊测试迷宫探索示意图 进入迷宫(开始测试):进入迷宫(开始测试):模糊测试工具就像勇敢的探险家,
15、踏进了一个充满未知路径和转折的迷宫。这个迷宫象征着一个复杂的软件系统,它包含了众多待探索和解密的执行路径和状态。在这一步,探险家(模糊测试工具)准备好一切必要的装备和信息,开始对迷宫(软件系统)进行探索。迷宫探索(生成测试数据并测试):迷宫探索(生成测试数据并测试):在这场探险里,探险家不按照预定路径寻找出口,而是随机或启发式引导地选择不同路径前行。相似地,模糊测试通过生成各种随机或异常数据,并将这些数据输入软件系统中进行测试,以观察其反应。探险家的每一步选择都可能带来新的发现,而模糊测试的每一组数据输入同样可能揭示出系统的未知行为。寻找隐藏的通道和出口(发现新路径和软件问题):寻找隐藏的通道
16、和出口(发现新路径和软件问题):探险家可能在迷宫的每个转角发现一个隐藏的通道或未知的出口。在模糊测试中,生成的异常数据可能触发软件模糊测试技术白皮书3系统中隐藏的漏洞,或导致程序行为异常,从而揭露潜在的安全问题。这一步骤至关重要,能够帮助测试者有效识别出系统中的薄弱环节和潜在风险。记录和分析(分析测试结果):记录和分析(分析测试结果):探险家在发现新路径或遭遇陷阱时,会仔细记录并分析。模糊测试过程同样需要记录软件对于异常输入的反应,并进行深入的分析,确定安全漏洞或程序错误的存在是真实的。详细的记录和分析有助于理解系统的行为模式,从而为后续的改进和修复提供依据。不断迭代(持续测试):不断迭代(持
17、续测试):探险家会通过不断的探索,尝试新的路径,直到彻底探索迷宫的每一个角落。模糊测试亦然,通过持续生成新的测试数据,测试者能够全面检测并增强软件系统的安全性,确保更多安全漏洞被发现并修复。持续的迭代测试有助于提高系统的稳定性和安全性,使其在面对各种异常输入时仍能保持正常运行。通过这个比喻,模糊测试的复杂性和重要性得到了生动的诠释。探险家的勇敢和智慧,正如模糊测试工具在揭示软件系统中潜在问题时所展现的精确和效率。1.2 模糊测试的历史与发展沿革模糊测试技术自从问世以来,经历了三个显著的技术发展阶段,反映了该领域技术进步的轨迹。从最初的随机模糊测试,到现在应用最广泛的反馈式模糊测试,模糊测试技术
18、始终是科研界与产业界关注的焦点。时至今日,随着 GPT 大模型带来的技术变革,模糊测试技术白皮书4模糊测试技术已经迈入智能化时代。图 2 模糊测试技术发展过程中的三个阶段1.2.1 起源时代:随机模糊测试在“模糊测试”这一词语被提出之前,最初采用的概念被称为“猴子测试”12。1983 年,Steve Capps 开发了一款名为“Monkey”的应用程序,它通过生成随机的鼠标点击和键盘输入来测试 MacWrite 和 MacPaint 应用程序。测试人员认为这就像一只看不见的猴子在无规律地操作计算机,因此得名“猴子测试”。这种基于随机输入和操作的自动化测试方法成为了模糊测试技术的早期形式。“模糊
19、测试”这一术语由 Barton Miller 教授在 1988 年提出47。一次课程实验模糊测试技术白皮书5中,Miller 教授尝试通过拨号连接远程登录到一个 Unix 系统时,遭遇了大量干扰噪声,导致依赖外部数据输入的应用程序崩溃。这一经历促使 Miller 教授在威斯康星大学指导学生开展了一个名为“操作系统实用程序的可靠性”的项目。该项目组成员开发一个命令行工具,通过向 Unix 程序发送随机数据来测试其可靠性,并监控程序是否会出现异常或崩溃。这一简单的测试方法揭示了当时 Unix 系统中超过 25%的程序存在崩溃问题,展示了模糊测试在发现软件缺陷方面的强大能力。此后,模糊测试作为一个概
20、念被广泛认知。早期模糊测试主要采用黑盒测试7的方法,测试人员不需要了解目标程序的内部结构和实现机制。他们通过观察程序对输入和输出的处理来评估其性能和稳定性。这个阶段的模糊测试相对简单,缺乏自动化工具和框架的支持,主要依赖生成半随机数据来检测目标程序如何处理异常输入。测试人员使用模板式模糊测试或生成式模糊测试方法,创建各种随机字节序列、字符串或数字作为输入,以此发现程序的异常行为和安全漏洞。1.2.2 进化时代:反馈式模糊测试黑盒模糊测试方法因不深入应用程序的内部逻辑和代码结构,测试覆盖度和效率较低。2013 年,AFL(American Fuzzy Lop)8框架的问世有效解决了这一问题,标志
21、着反馈式模糊测试时代的到来。模糊测试技术白皮书6AFL 框架使用覆盖引导的模糊测试方法,其核心在于通过计算和跟踪程序覆盖率来指导测试。在运行时,它会收集覆盖信息,并基于这些数据和遗传变异算法生成新测试用例,以提高测试效率和准确性。这种策略确保测试能够更全面地探索未覆盖的代码区域,从而增强发现软件隐藏错误和未知漏洞的能力。反馈式模糊测试2的引入为安全专家提供了许多全新研究方向。从此,在大型安全产业界会议(如 BlackHat10、Defcon9等)和网络安全顶尖学术会议(如 USENIXSecurity32、CCS49、S&P49、NDSS48等)中,关于覆盖引导式模糊测试与符号执行、污点分析相
22、结合的讨论日益增多。随着模糊测试效率和覆盖度的显著提升,许多商业化的模糊测试产品也相继推出,模糊测试已逐渐成为软件检测体系中不可或缺的一环。随着机器学习和深度学习技术的发展,反馈式模糊测试的能力得到了进一步增强。基于机器学习的模糊测试方法能够利用历史测试数据训练模型,以预测哪些输入更可能触发新的代码路径或漏洞。这种智能化的测试生成策略,不仅提高了测试的覆盖度和效率,还能够更有效地发现复杂的安全漏洞。深度学习技术的应用则进一步推动模糊测试向智能化和自动化发展。通过使用神经网络模型,测试系统可以自动学习和识别复杂的输入模式,高效生成测试用例。同时,深度学习模型还可以帮助分析和分类测试结果,快速定位
23、和修复漏洞。2反馈式模糊测试(Feedback-based Fuzz Testing)是一种模糊测试技术,通过在测试过程中动态地收集和分析目标系统的反馈信息,来指导和优化后续的测试输入。模糊测试技术白皮书71.2.3 智能时代:模糊测试智能体随着生成式人工智能技术的飞速发展,大语言模型与模糊测试的融合为漏洞检测与修复领域带来了革命性进展。2023 年底,云起无垠首次提出模糊测试智能体37架构,标志着模糊测试正式步入“智能体”时代。在反馈式模糊测试时代,许多开源模糊测试项目和商业化工具已经展示了强大的漏洞挖掘能力。然而,模糊测试工具难以实现自动化漏洞检测,自动化漏洞修复难度大,使其难以大规模普及
24、。在智能体时代,这些瓶颈得以突破。模糊测试智能体方案由代码大模型、模糊测试引擎、静态分析引擎和知识引擎组成,通过智能化手段实现自动化漏洞检测和修复,全面提升检测效率和覆盖率。其中,代码大模型具备强大的语义理解能力,能够深入分析程序代码的结构和逻辑,并生成测试驱动代码和修复代码。模糊测试引擎结合多种漏洞检测方法,实时检测代码中的异常行为,并结合大模型生成的测试用例进行深入测试。静态分析引擎主要负责语法分析,提供精确的代码分析结果,辅助生成高质量测试驱动代码和修复补丁。知识引擎包含种子库、漏洞库和修复策略库,不仅能够提供高质量的初始测试样例,还可对漏洞的成因分析和归类提供数据支撑。总体而言,云起无
25、垠提出的模糊测试智能体方案,支持多种编程语言和应用场景,模糊测试技术白皮书8适用于不同开发环境,具备高效漏洞检测、自动化漏洞修复和大规模测试覆盖的能力,可以显著降低人力成本。该方案不仅解决了模糊测试技术使用门槛高、漏洞修复困难的痛点,还进一步提升了模糊测试的检测效率与覆盖度,实现了真正意义上的规模化漏洞自动化挖掘与修复。1.3 模糊测试与传统测试技术的差异与优势软件安全测试是确保软件系统安全性的关键过程,涉及对系统中潜在安全漏洞和弱点的持续检测与评估。企业需定期利用专业的安全测试工具,如静态分析、动态分析、模糊测试、渗透测试和安全漏洞扫描等,来识别并修复安全漏洞,从而有效预防潜在的安全风险。正
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