并行化智能模糊测试

• 作者: 刘书昌 张普含 梁洪亮 董钰 阳晓宇
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 软件安全 漏洞挖掘 智能模糊测试 约束求解
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文

摘要

针对目前智能模糊测试技术中整体测试所需时间较长以及生成单个测试用例漏洞触发能力较弱的问题,该文提出了一种可用于并行化环境中的路径取反算法和一种加入随机数据的复合测试用例生成方式.该路径取反算法给每个测试用例赋予一个边界变量,利用该变量限定每个测试用例可进行取反操作的范围,同时在该范围中对多个条件进行取反.该复合测试用例生成方式借助传统模糊测试技术生成随机的漏洞触发数据,将该随机数据与混合符号执行生成用例相结合,从而生成复合化的测试用例.同时该文设计并实现了一个并行化智能模糊测试系统——谛听,并利用该系统对3个应用软件进行了测试,共生成测试用例203 602个,触发软件漏洞2个,其中一个为首次被发现的零日(0-Day)漏洞.理论分析与实验表明:该路径取反算法可有效应用于并行环境中,从而缩短整个测试所需时间并生成较多测试用例;同时该复合测试用例生成方式可有效提升测试用例漏洞触发能力.