Vi presenterar en ny automatiserad white box fuzzing teknik och ett verktyg, BuzzFuzz, som implementerar denna teknik. Till skillnad från standard fuzzing tekniker, som slumpmässigt ändrar delar av inmatningsfilen med lite eller ingen information om den underliggande syntaktiska strukturen i filen, använder BuzzFuzz dynamisk förorening spårning för att automatiskt lokalisera regioner av ursprungliga fröinmatningsfiler som påverkar värden som används vid viktiga program attackpunkter (punkter där programmet kan innehålla ett fel). BuzzFuzz genererar sedan automatiskt nya fuzzed testinmatningsfiler genom att fuzzing dessa identifierade regioner av de ursprungliga fröinmatningsfiler. Eftersom dessa nya testfiler vanligtvis bevarar den underliggande syntaktiska strukturen hos de ursprungliga indatafilerna, tenderar de att göra det förbi de initiala indatatolkningskomponenterna för att utöva kod djupt inne i den semantiska kärnan i beräkningen. Vi har använt BuzzFuzz för att automatiskt hitta fel i två applikationer med öppen källkod: Swfdec (en Adobe Flash-spelare) och MuPDF (en PDF-läsare). Våra resultat visar att vår nya riktade fuzzing teknik effektivt kan avslöja fel som finns djupt inom stora program. Eftersom den riktade fuzzing tekniken använder fläck för att automatiskt upptäcka och utnyttja information om inmatningsfilformatet, är det särskilt lämpligt för att testa program som har komplexa, mycket strukturerade inmatningsfilformat.
White-box fuzzing REF introduceras för att hjälpa till att generera välformade ingångar istället för slumpmässiga och ökar därför deras sannolikhet att utöva kod djupt inom den semantiska kärnan i beräkningen.
Taint-based directed whitebox fuzzing
{'venue': '2009 IEEE 31st International Conference on Software Engineering', 'journal': '2009 IEEE 31st International Conference on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}