Nautilus是一款什么工具

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Nautilus介紹

Nautilus是一款基于覆蓋指引和語法的反饋式模糊測試工具，廣大研究人員可以使用Nautilus來提升模糊測試過程中的測試覆蓋率，以尋找到更多的安全漏洞。在Nautilus的幫助下，研究人員可以通過指定半有效的輸入語法，來執行更加復雜的變異操作，并生成更多有效的測試用例。

目前，Nautilus已發布了2.0版本，該版本相較于Nautilus原型，引入了很多功能性提升，目前該工具已經100%支持AFL++了。除了穩定性和可用性提升之外，還包括下列功能提升：

• 支持AFL-Qemu模式

• 支持Python格式語法

• 支持使用Python腳本生成結構化輸入

• 支持指定源碼協議/格式

• 支持指定正則表達式

• 避免生成相似的短輸入

• 提供了更好的錯誤輸出

• 修復大量Bug

Nautilus工作機制

我們可以使用類似EXPR -> EXPR + EXPR、EXPR -> NUM和NUM -> 1這樣的規則來指定一個語法。針對這些規則，模糊測試器將構建一個樹狀結構，這種內部語法表達允許支持更加復雜的變異操作。接下來，這個樹狀結構將會轉變為針對目標應用程序的真實輸入，即拼接所有的葉子節點。在下方給出的示例中，左子樹將會被解析為“a=1+2”，右子樹則為“a=1+1+1+2”。為了提高語法的表達能力，Nautilus還可以允許廣大研究人員使用Python腳本來實現對樹狀結構的解析，以支持更加復雜的操作。

工具安裝&配置

首先，廣大用戶需要使用下列命令將該項目源碼克隆至本地，并進行基礎配置：

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

接下來，我們需要在config.ron文件中設置好所有需要使用的參數：

cargo run --release -- -g grammars/grammar_py_example.py -o /tmp/workdir -- ./test @@

如果想要使用QEMU模式的話，可以運行下列命令：

cargo run /path/to/AFLplusplus/afl-qemu-trace -- ./test_bin @@

工具使用樣例

在這里，我們可以使用Python來生成一個語法，并生成一個有效的類XML輸入。需要注意的是，Python腳本的語法規則，這里必須確保匹配起始標簽：

#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","<document>{XML_CONTENT}</document>")

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</%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]+")

接下來，我們可以使用模糊測試用例生成器來測試我們剛才生成的語法：

$ cargo run --bin generator -- -g grammars/grammar_py_exmaple.py -t 100

<document><some_tag foo=bar><other_tag foo=bar><other_tag foo=bar><some_tag foo=bar></some_tag></other_tag><some_tag foo=bar><other_tag foo=bar></other_tag></some_tag><other_tag foo=bar></other_tag><some_tag foo=bar></some_tag></other_tag><other_tag foo=bar></other_tag><some_tag foo=bar></some_tag></some_tag></document>

除此之外，我們還可以結合AFL來使用Nautilus。使用“-o”參數來指向AFL到同一工作目錄，而AFL則會將數據跟Nautilus同步。在這里，AFL將導入Nautilus的輸入：

#Terminal/Screen 1

./afl-fuzz -Safl -i /tmp/seeds -o /tmp/workdir/ ./test @@

 

#Terminal/Screen 2

cargo run --release -- -o /tmp/workdir -- ./test @@

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