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Nautilus：一款基于语法的反馈式模糊测试工具

Nautilus介绍Nautilus是一款基于覆盖指引和语法的反馈式模糊测试工具 ， 广大研究人员可以使用Nautilus来提升模糊测试过程中的测试覆盖率 ， 以寻找到更多的安全漏洞 。 在Nautilus的帮助下 ， 研究人员可以通过指定半有效的输入语法 ， 来执行更加复杂的变异操作 ， 并生成更多有效的测试用例 。
目前 ， Nautilus已发布了2.0版本 ， 该版本相较于Nautilus原型 ， 引入了很多功能性提升 ， 目前该工具已经100%支持AFL++了 。 除了稳定性和可用性提升之外 ， 还包括下列功能提升：

  • 支持AFL-Qemu模式
  • 支持Python格式语法
  • 支持使用Python脚本生成结构化输入
  • 支持指定源码协议/格式
  • 支持指定正则表达式
  • 避免生成相似的短输入
  • 提供了更好的错误输出
  • 修复大量Bug
Nautilus工作机制我们可以使用类似EXPR -> EXPR + EXPR、EXPR -> NUM和NUM -> 1这样的规则来指定一个语法 。 针对这些规则 ， 模糊测试器将构建一个树状结构 ， 这种内部语法表达允许支持更加复杂的变异操作 。 接下来 ， 这个树状结构将会转变为针对目标应用程序的真实输入 ， 即拼接所有的叶子节点 。 在下方给出的示例中 ， 左子树将会被解析为“a=1+2” ， 右子树则为“a=1+1+1+2” 。 为了提高语法的表达能力 ， Nautilus还可以允许广大研究人员使用Python脚本来实现对树状结构的解析 ， 以支持更加复杂的操作 。
Nautilus：一款基于语法的反馈式模糊测试工具文章插图
工具安装&配置【Nautilus：一款基于语法的反馈式模糊测试工具】首先 ， 广大用户需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地 ， 并进行基础配置：
git clone 'git@github.com:nautilus-fuzz/nautilus.git'cd nautilus/path/to/AFLplusplus/afl-clang-fast test.c -o test #afl-clang-fast as provided by AFL接下来 ， 我们需要在config.ron文件中设置好所有需要使用的参数：
cargo run --release -- -g grammars/grammar_py_example.py -o /tmp/workdir -- ./test @@如果想要使用QEMU模式的话 ， 可以运行下列命令：
cargo run /path/to/AFLplusplus/afl-qemu-trace -- ./test_bin @@工具使用样例在这里 ， 我们可以使用Python来生成一个语法 ， 并生成一个有效的类XML输入 。 需要注意的是 ， Python脚本的语法规则 ， 这里必须确保匹配起始标签：
#ctx.rule(NONTERM: string, RHS: string|bytes) adds a rule NONTERM->RHS. We can use {NONTERM} in the RHS to request a recursion.ctx.rule("START","{XML_CONTENT}")ctx.rule("XML_CONTENT","{XML}{XML_CONTENT}")ctx.rule("XML_CONTENT","") #ctx.script(NONTERM:string, RHS: [string]], func) adds a rule NONTERM->func(*RHS).# In contrast to normal `rule`, RHS is an array of nonterminals.# It's up to the function to combine the values returned for the NONTERMINALS with any fixed content used.ctx.script("XML",["TAG","ATTR","XML_CONTENT"], lambda tag,attr,body: b"<%s %s>%s"%(tag,attr,body,tag) )ctx.rule("ATTR","foo=bar")ctx.rule("TAG","some_tag")ctx.rule("TAG","other_tag") #sometimes we don't want to explore the set of possible inputs in more detail. For example, if we fuzz a script#interpreter, we don't want to spend time on fuzzing all different variable names. In such cases we can use Regex#terminals. Regex terminals are only mutated during generation, but not during normal mutation stages, saving a lot of time.#The fuzzer still explores different values for the regex, but it won't be able to learn interesting values incrementally.#Use this when incremantal exploration would most likely waste time. ctx.regex("TAG","[a-z]+")



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