C++ Fuzzing 测试：自动化模糊测试发现程序漏洞

C++ Fuzzing测试：自动化模糊测试发现程序漏洞（讲座模式）

各位听众，大家好！今天我们来聊聊C++ Fuzzing测试，也就是俗称的“模糊测试”。别听到“模糊”就觉得这玩意儿不靠谱啊，这可是一项能帮你揪出代码里隐藏的“小妖精”的利器！

什么是Fuzzing？别被名字吓跑！

简单来说，Fuzzing 就是一种自动化测试技术，它通过向程序输入大量的、畸形的、随机的数据（也就是所谓的“fuzz”），来观察程序是否会崩溃、挂掉，或者出现其他异常行为。想象一下，你对着一个玩具猛砸一通，看它会不会坏掉，Fuzzing 干的就是类似的事情，只不过它砸的是你的程序。

有些人可能觉得，我写的代码质量杠杠的，压根不需要 Fuzzing。别太自信！就算你觉得自己是代码界的“钢铁侠”，也难免会疏忽大意，留下一些漏洞。而 Fuzzing 就像一个孜孜不倦的“熊孩子”，它会用各种奇葩的数据来折腾你的程序，直到找到你的“软肋”。

为什么 C++ 需要 Fuzzing？

C++ 是一门功能强大的语言，但同时也意味着它更容易出现各种问题，比如：

内存安全问题： 缓冲区溢出、空指针解引用、内存泄漏等等，这些都是 C++ 程序的常见问题。
输入验证不足： 如果程序没有对输入数据进行充分的验证，就很容易被恶意输入所利用，导致安全漏洞。
并发问题： 多线程编程的复杂性很容易导致死锁、竞争条件等问题。

Fuzzing 尤其擅长发现这些隐藏在角落里的问题。它可以自动化地生成各种各样的输入，覆盖程序的不同代码路径，从而提高测试的覆盖率，让你更有信心你的代码可以应对各种复杂的场景。

Fuzzing 的类型：总有一款适合你

Fuzzing 大致可以分为两种类型：

黑盒 Fuzzing： 这种方法不需要了解程序的内部结构，仅仅把程序当作一个“黑盒子”，然后向它输入各种数据，观察程序的输出。就像你不知道一个黑盒子的内部构造，但你可以通过各种输入来猜测它的功能。
灰盒 Fuzzing： 这种方法会利用一些程序的内部信息，比如代码覆盖率，来指导 Fuzzing 过程，从而更有效地发现漏洞。就像你有一个黑盒子的部分说明书，可以更好地利用它。

类型	优点	缺点	适用场景
黑盒 Fuzzing	简单易用，不需要了解程序内部结构	效率较低，可能需要大量的测试才能发现漏洞	快速测试，或者在无法获取程序源代码的情况下使用
灰盒 Fuzzing	效率较高，可以利用程序内部信息来指导 Fuzzing 过程	需要了解程序内部结构，实现起来比较复杂	需要深入测试，或者希望提高测试效率的情况下使用

C++ Fuzzing 工具：选择你的武器

C++ Fuzzing 工具有很多，下面介绍几种常用的工具：

AFL (American Fuzzy Lop): 这是一款非常流行的灰盒 Fuzzing 工具，以其高效和易用性而闻名。
libFuzzer: 这是 LLVM 项目的一部分，与 Clang 编译器紧密集成，可以方便地进行 Fuzzing。
Honggfuzz: 这是一款功能强大的 Fuzzing 工具，支持多种 Fuzzing 技术，包括覆盖率引导的 Fuzzing 和符号执行。

选择哪个工具取决于你的具体需求和项目的特点。如果你是一个 Fuzzing 新手，AFL 和 libFuzzer 都是不错的选择。

实战演练：用 libFuzzer 来 Fuzz 一段代码

接下来，我们用 libFuzzer 来 Fuzz 一段简单的 C++ 代码。假设我们有一个函数 ParseNumber，它可以将字符串转换为整数：

#include <iostream>
#include <string>
#include <stdexcept>

int ParseNumber(const std::string& str) {
  try {
    size_t pos = 0;
    int result = std::stoi(str, &pos);
    if (pos != str.length()) {
      throw std::invalid_argument("Invalid number format");
    }
    return result;
  } catch (const std::invalid_argument& e) {
    throw;
  } catch (const std::out_of_range& e) {
    throw;
  }
}

int main() {
  std::string input;
  std::cout << "Enter a number: ";
  std::cin >> input;
  try {
    int number = ParseNumber(input);
    std::cout << "The number is: " << number << std::endl;
  } catch (const std::invalid_argument& e) {
    std::cerr << "Invalid input: " << e.what() << std::endl;
  } catch (const std::out_of_range& e) {
    std::cerr << "Number out of range: " << e.what() << std::endl;
  }
  return 0;
}

这段代码看起来很简单，但是它可能存在一些漏洞。比如，如果输入字符串包含非数字字符，std::stoi 函数会抛出 std::invalid_argument 异常。如果输入的数字太大或太小，std::stoi 函数会抛出 std::out_of_range 异常。但是，如果我们输入一个非常长的字符串，std::stoi 函数可能会导致缓冲区溢出。

现在，我们来创建一个 libFuzzer 的 Fuzz 测试代码：

#include <iostream>
#include <string>
#include <stdexcept>
#include <fuzzer/Fuzzer.h> // Include libFuzzer header

extern "C" int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t *data, size_t size) {
  std::string str(reinterpret_cast<const char*>(data), size);
  try {
    ParseNumber(str);
  } catch (const std::invalid_argument& e) {
    // Expected exception
  } catch (const std::out_of_range& e) {
    // Expected exception
  } catch (...) {
    // Unexpected exception, likely a bug!
    std::cerr << "Unexpected exception during fuzzing!" << std::endl;
    abort(); // Crash the program to report the bug
  }
  return 0;
}

这段代码做了以下几件事情：

包含 libFuzzer 头文件： #include <fuzzer/Fuzzer.h>
定义 LLVMFuzzerTestOneInput 函数： 这是 libFuzzer 的入口函数，它接受一个 uint8_t 类型的指针和一个 size_t 类型的长度作为输入，表示 Fuzzer 生成的测试数据。
将测试数据转换为字符串： std::string str(reinterpret_cast<const char*>(data), size);
调用 ParseNumber 函数： 将字符串传递给 ParseNumber 函数进行解析。
捕获异常： 捕获 std::invalid_argument 和 std::out_of_range 异常，这些异常是正常的。如果捕获到其他类型的异常，说明程序可能存在漏洞，此时调用 abort() 函数来终止程序，并报告漏洞。

接下来，我们需要编译这段代码，并使用 libFuzzer 进行 Fuzzing。首先，我们需要安装 libFuzzer。在 Debian/Ubuntu 上，可以使用以下命令安装：

sudo apt-get install libfuzzer-12-dev

然后，我们可以使用 Clang 编译器编译代码：

clang++ -std=c++11 -fsanitize=address,undefined -fno-omit-frame-pointer -g -O1 ParseNumberFuzzer.cpp ParseNumber.cpp -o ParseNumberFuzzer -lFuzzer

这个命令做了以下几件事情：

-std=c++11： 指定 C++ 标准为 C++11。
-fsanitize=address,undefined： 启用 AddressSanitizer 和 UndefinedBehaviorSanitizer，用于检测内存错误和未定义行为。
-fno-omit-frame-pointer： 禁用帧指针优化，方便调试。
-g： 生成调试信息。
-O1： 启用一级优化。
ParseNumberFuzzer.cpp ParseNumber.cpp： 指定要编译的源文件。
-o ParseNumberFuzzer： 指定输出文件名。
-lFuzzer： 链接 libFuzzer 库。

编译完成后，我们可以运行 Fuzzer：

./ParseNumberFuzzer

libFuzzer 会自动生成各种各样的输入，并将其传递给 ParseNumber 函数进行解析。如果 Fuzzer 发现了漏洞，它会生成一个崩溃报告，并显示导致崩溃的输入。

通过一段时间的 Fuzzing，我们可能会发现一些漏洞，比如：

整数溢出： 如果输入一个非常大的数字，std::stoi 函数可能会导致整数溢出。
缓冲区溢出： 如果输入一个非常长的字符串，std::stoi 函数可能会导致缓冲区溢出。

Fuzzing 的最佳实践：让你的测试更有效

为了让你的 Fuzzing 测试更有效，可以遵循以下最佳实践：

选择合适的 Fuzzing 工具： 根据你的具体需求和项目的特点，选择合适的 Fuzzing 工具。
编写高质量的 Fuzz 测试代码： Fuzz 测试代码应该尽可能简单、高效，并且能够覆盖程序的不同代码路径。
提供高质量的种子语料库： 种子语料库是一些已知的有效输入，可以帮助 Fuzzer 更快地发现漏洞。
持续运行 Fuzzing 测试： Fuzzing 测试应该持续运行，以便发现更多的漏洞。
分析 Fuzzing 结果： 仔细分析 Fuzzing 结果，找出漏洞的根本原因，并修复它们。

Fuzzing 的局限性：不要指望它解决一切

Fuzzing 是一种非常有效的测试技术，但它也有一些局限性：

无法保证发现所有漏洞： Fuzzing 只能发现程序中存在的漏洞，但无法保证发现所有漏洞。
可能需要大量的测试时间： Fuzzing 可能需要大量的测试时间才能发现漏洞。
需要人工分析 Fuzzing 结果： Fuzzing 结果需要人工分析，才能找出漏洞的根本原因。

因此，Fuzzing 应该与其他测试技术结合使用，比如单元测试、集成测试等等，才能更全面地测试程序。

总结：Fuzzing 是你的代码守护神

Fuzzing 是一项强大的自动化测试技术，可以帮助你发现 C++ 程序中的各种漏洞。它可以自动化地生成各种各样的输入，覆盖程序的不同代码路径，从而提高测试的覆盖率，让你更有信心你的代码可以应对各种复杂的场景。

虽然 Fuzzing 也有一些局限性，但它仍然是 C++ 开发者必备的技能之一。掌握 Fuzzing 技术，就像拥有了一个代码守护神，可以帮助你保护你的代码免受恶意攻击。

希望今天的讲座对大家有所帮助！谢谢大家！