软件工程中的模糊测试

模糊测试，也称为模糊测试，是一种自动化软件测试技术，涉及向计算机程序提供无效、意外或随机数据 (fuzz) 作为输入。目标是查找可以利用的编码错误、漏洞、安全漏洞和漏洞。本文首先介绍模糊测试的一些基本类型。然后使用“测试锁”的比喻来解释这种技术的具体细节。给出了可用工具的列表，并探讨了一组最佳实践，以便以合乎道德、有效和安全地进行模糊测试。

模糊测试的类型

模糊测试是一种通用的软件测试技术，可根据方法论和对被测软件的了解程度分为几种类型。每种模糊测试都有其独特的方法，适用于不同的测试场景。

1.黑盒模糊测试

· 定义：黑盒模糊测试是在不了解被测软件的内部结构或实现细节的情况下进行的。测试人员将软件视为接收输入并生成输出的黑盒。

· 方法：它涉及生成随机输入或使用预定义数据集来测试软件。主要目标是观察软件在意外或格式错误的输入下的行为。

· 用例：黑盒模糊测试通常用于无法访问源代码的情况，例如专有或第三方应用程序。它也常用于 Web 应用程序测试。

2. 白盒模糊测试

· 定义：白盒模糊测试需要彻底了解程序的源代码。测试人员利用这些知识来创建更复杂、更有针对性的测试用例。

· 方法：通常需要进行静态代码分析，以了解程序流程并识别潜在的漏洞区域。然后针对这些区域设计输入。

· 用例：白盒模糊测试非常适合对特定组件进行深入测试，尤其是在源代码可用的情况下。它广泛用于开发环境和安全审计。

3.灰盒模糊测试

· 定义：灰盒模糊测试是一种介于黑盒模糊测试和白盒模糊测试之间的混合方法。它需要对软件的内部工作原理有一定的了解，但不像白盒模糊测试那样详细。

· 方法：这种类型的模糊测试可能使用经过检测的二进制文件或部分源代码访问权限。测试人员通常拥有足够的信息来创建比黑盒模糊测试更有意义的测试用例，但不需要白盒模糊测试所需的全面理解。

· 用例：灰盒模糊测试在集成测试和可访问部分代码的复杂应用程序的安全测试中特别有效。

4.基于变异的模糊测试

· 定义：基于变异的模糊测试涉及修改现有数据输入以创建新的测试用例。它从一组预先存在的输入数据(称为种子输入)开始，然后应用各种变异来生成新的测试输入。

· 方法：常见的变异包括翻转位、更改字节值或重新排列数据序列。此方法依赖于种子输入的质量和多样性。

· 用例：当已有一套全面的有效输入可用时，该方法被广泛使用。这种方法在有效输入略有改变时，可以有效地发现软件行为的偏差。

5.基于生成的模糊测试

· 定义：基于生成的模糊测试根据有效输入格式的模型或规范从头开始创建测试输入。

· 方法：测试人员利用有关输入格式(如协议规范、文件格式或 API 契约)的知识来生成符合或有意偏离这些规范的输入。

· 用例：这种方法对于测试具有明确定义的输入格式的系统特别有用，例如编译器、解释器或协议实现。

每种模糊测试类型都有其特定的应用和优势。模糊测试方法的选择取决于多种因素，例如源代码的可用性、所需的测试深度以及被测软件的性质。在实践中，结合不同的模糊测试技术可以产生最全面的结果，涵盖各种潜在的漏洞和故障场景。

理解模糊测试：测试锁

想象一下，您正在测试一把锁的耐用性和质量——这台设备设计有特定的规则和机制，就像软件代码一样。在这个比喻中，模糊测试就像试图用大量随机生成或以各种方式更改的钥匙来解锁它。这些钥匙的制作目的并不是完美地适合锁;相反，它们是为了测试锁对意外或错误输入的反应。

模糊测试过程：密钥生成和测试

· 随机密钥创建(黑盒模糊测试)：在此，您盲目地制作密钥，对锁的内部机制一无所知。这种方法类似于黑盒模糊测试，您通过向软件抛出随机数据来测试软件，以查看其反应。您不关心锁的设计细节;您更感兴趣的是任何奇怪的钥匙形状或尺寸是否会引起意外反应，例如卡住或转动锁。

· 精心设计的钥匙设计(白盒模糊测试)：在这种情况下，您有锁的蓝图。有了这些知识，您就可以创建专门用于测试锁的弱点或限制的钥匙。这类似于软件测试中的白盒模糊测试，您可以利用对软件代码的理解来创建高度针对性的测试输入。

· 两者结合(灰盒模糊测试)：在这里，您对锁有一些了解，可能是它的品牌或它通常接受的钥匙类型。您可以使用这些信息来指导您的随机密钥生成过程。这类似于灰盒模糊测试，它使用一些软件知识来创建比随机测试更有效的测试用例，但不需要像白盒模糊测试那样详细地了解。

可用的模糊测试工具

有几种著名的模糊测试工具可用，每种工具都针对不同类型的模糊测试和各种软件漏洞。

1. 美国毛垂耳兔(AFL)

· 类型：灰盒模糊测试器

· 描述： AFL 是最流行的模糊测试工具之一，以高效著称。它使用遗传算法自动发现新的测试用例。AFL 特别擅长查找内存损坏错误，在安全和软件开发社区中得到广泛使用。

2. LibFuzzer

· 类型：白盒模糊测试器

· 描述： LibFuzzer 是 LLVM 项目的一部分，是一个用于对其他库进行进程内覆盖引导进化模糊测试的库。它对于测试可以隔离到库中的代码特别有效。

3. OSS-Fuzz

· 类型：持续模糊测试即服务

· 描述： OSS-Fuzz 是 Google 为开源项目提供的免费服务。它与 AFL 和 LibFuzzer 等其他模糊测试工具集成，以持续测试目标软件并报告发现的任何错误。

4. Peach Fuzzer

· 类型：基于生成的模糊测试器

· 描述： Peach 是一个用于对网络协议、文件格式和 API 进行模糊测试的框架。它具有高度可定制性，允许测试人员定义自己的数据模型来生成测试输入。

5. Fuzzilli

· 类型：灰盒模糊测试器

· 描述： Fuzzilli 是一款JavaScript引擎模糊测试工具，专注于查找 V8(Chrome、Node.js)和 JavaScriptCore(Safari)等 JavaScript 引擎中的错误。它使用一种独特的方法来生成和改变 JavaScript 程序。

6. Boofuzz

· 类型：网络协议模糊测试器

· 描述： Boofuzz 是 Sulley Fuzzing Framework 的一个分支，是一款易于使用的网络协议模糊测试工具。它允许测试人员定义自定义网络协议规范以进行测试。

7. 拉达姆萨

· 类型：基于变异的模糊测试器

· 描述： Radamsa 是一款通用模糊测试器，能够生成各种基于变异的测试输入。它对于测试处理文本、二进制文件或结构化数据等复杂输入的软件特别有用。

8. Burp Suite 入侵者

· 类型：主要是黑盒模糊测试器

· 描述：作为 Burp Suite 工具集的一部分，Intruder 模块用于 Web 应用程序模糊测试。它非常适合通过自动执行针对 Web 参数的自定义攻击来测试 Web 应用程序。

9. 爵士乐手

· 类型：白盒模糊测试器

· 描述： Jazzer 可让开发人员使用 LibFuzzer 查找Java应用程序中的错误。它特别适合使用 Java 或基于 JVM 的语言的项目。

最佳实践

模糊测试需要仔细规划和执行，以确保其有效且负责任。以下是一些值得考虑的最佳实践。

1. 道德考量

· 负责任的测试：在对不属于您的系统进行模糊测试之前，请务必获得许可。未经授权的测试，即使是出于善意，也可能是非法和不道德的。

· 数据敏感性：模糊测试处理敏感数据的应用程序时要小心谨慎。确保测试不会损害数据隐私或完整性。

· 避免在实时系统上进行破坏性测试：如果您正在测试实时系统，请规划您的测试以尽量减少破坏性。模糊测试可能会导致系统崩溃或无响应，这对生产环境来说可能是个问题。

· 告知利益相关者：确保所有利益相关者都了解测试及其潜在影响。这包括系统管理员、安全团队和用户群。

· 法律合规：遵守相关法律法规，特别是与网络安全和数据保护相关的法律法规。

2. 全面覆盖

· 多样化的技术：采用各种模糊测试技术(黑盒、白盒、灰盒等)来覆盖不同的攻击媒介和场景。

· 跨不同层进行测试：不仅要测试应用层，还要测试网络、数据存储和 API(如果适用)。这可确保全面评估系统的弹性。

· 输入多样性：使用各种各样的输入数据，包括意外和格式错误的数据，来测试系统如何处理不同的场景。

· 尽可能实现自动化：自动化可以帮助生成大量不同的测试用例，确保更全面的覆盖。

· 迭代方法：根据之前的测试结果不断完善模糊测试策略。这种迭代方法有助于覆盖新领域并提高测试效率。

3.持续监测

· 实时监控：实施监控工具，在模糊测试期间实时跟踪系统的性能和行为。这有助于及时发现崩溃、挂起或性能下降等问题。

· 记录和文档：确保系统地记录所有模糊测试活动和观察到的异常。此文档对于调试和将来参考至关重要。

· 资源利用率监控：关注系统资源(CPU、内存、磁盘使用情况等)，以检测潜在的资源泄漏或性能瓶颈。

· 警报机制：设置警报系统，如果在模糊测试期间检测到严重问题或异常，则通知相关团队。

· 后续分析：模糊测试后，对结果进行彻底分析。调查任何故障的根本原因并记录所吸取的教训。

遵守这些最佳实践有助于以合乎道德、有效且安全的方式进行模糊测试。这需要在积极测试软件以发现隐藏的漏洞与以负责任的方式进行测试并注意潜在影响之间取得平衡。

总结

就像用多把钥匙测试一把锁可以揭示其优缺点一样，模糊测试可以测试软件的稳健性和安全性。这是一种用意外条件探测软件的方法，就像用一组非常规钥匙挑战一把锁一样。这种方法有助于发现在标准测试程序下隐藏的漏洞，确保软件(如一把好锁)仅在正确的条件下按预期响应。