Concolic Testing (混合符号执行) 如何结合符号执行和具体执行，更有效地发现代码漏洞？ - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

好嘞，各位朋友们，咱们今天来聊聊Concolic Testing，这玩意儿听起来高大上，其实就是个“混合双打”选手，结合了符号执行和具体执行的优点，专治各种代码疑难杂症，特别是那些隐藏得深的漏洞。

Concolic Testing：代码漏洞的“混合双打”猎手

一、啥是Concolic Testing？

简单来说，Concolic Testing (混合符号执行) 就是把符号执行和具体执行这俩哥们儿撮合到一块儿，让他们优势互补，共同完成任务。

符号执行 (Symbolic Execution): 就像一个侦探，用符号代替具体的值去分析代码。它试图探索代码所有可能的执行路径，找出潜在的 bug。但是，当代码复杂度上升，路径数量爆炸时，符号执行就容易“迷路”，进入“状态爆炸”的困境。
具体执行 (Concrete Execution): 就是老老实实地跑代码，用具体的输入去执行程序。就像一个测试员，跑一遍程序，看看有没有问题。但是，它只能覆盖有限的执行路径，难以发现隐藏的 bug。

Concolic Testing 的核心思想是：在具体执行的同时，收集符号信息，并利用这些信息来指导后续的执行。就像一个有地图的探险家，既能实地考察，又能根据地图选择路线，更快更有效地探索未知的领域。

二、Concolic Testing 的工作原理

Concolic Testing 的工作流程大致如下：

具体执行 (Concrete Execution): 首先，用一些随机或者预设的输入来具体执行程序。
符号执行 (Symbolic Execution): 在具体执行的同时，收集程序执行过程中涉及到的变量、表达式的符号信息。
路径条件生成 (Path Condition Generation): 根据执行路径，生成路径条件。路径条件是一个布尔表达式，描述了程序要沿着当前路径执行所需要满足的条件。
约束求解 (Constraint Solving): 使用约束求解器 (如 Z3、CVC4) 求解路径条件。如果路径条件有解，说明存在另一组输入可以使程序沿着不同的路径执行。
输入生成 (Input Generation): 根据约束求解的结果，生成新的输入。
循环执行 (Iteration): 使用新的输入重复上述步骤，直到覆盖了足够多的代码路径，或者达到了预设的停止条件。

可以用一张表格来更清晰地展示这个过程：

步骤	描述
1	具体执行: 使用初始输入（例如，随机生成或用户提供的）执行程序。
2	符号化变量: 在程序执行过程中，将程序中涉及的变量（例如，输入变量、全局变量）符号化，即用符号表达式表示它们的值。
3	记录路径条件: 跟踪程序的执行路径，并记录每条分支语句的条件表达式。这些条件表达式构成路径条件，描述了程序要沿着当前路径执行所需要满足的条件。
4	约束求解: 使用约束求解器（如Z3、CVC4）求解路径条件。约束求解器可以判断路径条件是否有解，并返回满足路径条件的输入值。
5	生成新输入: 如果约束求解器找到满足路径条件的新输入值，则使用这些新输入值再次执行程序。
6	迭代: 重复步骤1-5，直到达到预定的覆盖率目标或时间限制。通过不断地生成新输入并执行程序，Concolic Testing可以探索更多的代码路径，发现更多的潜在漏洞。

三、Concolic Testing 的优势

更高的代码覆盖率: 结合了符号执行的路径探索能力和具体执行的效率，可以覆盖更多的代码路径，发现更多的潜在 bug。
更强的漏洞发现能力: 可以发现一些传统测试方法难以发现的 bug，如边界条件错误、整数溢出、除零错误等。
自动化的测试过程: 可以自动生成测试用例，减少人工测试的工作量。

四、Concolic Testing 的挑战

状态爆炸 (State Explosion): 符号执行面临的主要问题，当代码复杂度上升时，路径数量会呈指数级增长。
约束求解的复杂性: 求解复杂的约束条件可能需要很长的时间。
路径爆炸: 即使是很小的程序也可能有很多条执行路径，导致分析时间过长。

五、Concolic Testing 的实际应用 (代码示例)

为了更好地理解 Concolic Testing，我们来看一个简单的 C 代码示例，并使用 SAGE 工具 (由微软研究院开发) 来进行 Concolic Testing。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int vulnerable_function(int x, int y) {
  int z = x + y;
  if (z > 100) {
    printf("z is greater than 100n");
    if (x > y) {
      printf("x is greater than yn");
      // Potential integer overflow vulnerability
      int arr[10];
      int index = x - y;
      if (index >= 0 && index < 10) {
          arr[index] = 1; // Write within bounds
          printf("Write successful at index %dn", index);
      } else {
          printf("Index out of bounds: %dn", index);
      }

    } else {
      printf("y is greater than or equal to xn");
    }
  } else {
    printf("z is not greater than 100n");
  }
  return 0;
}

int main() {
  int x, y;
  printf("Enter x: ");
  scanf("%d", &x);
  printf("Enter y: ");
  scanf("%d", &y);
  vulnerable_function(x, y);
  return 0;
}

这个 vulnerable_function 函数包含一个潜在的整数溢出漏洞。如果 x 和 y 的差值过大，index 可能会超出数组 arr 的边界，导致程序崩溃。

使用 SAGE 进行 Concolic Testing (伪代码描述)

虽然直接运行 SAGE 需要特定的环境和配置，但我们可以用伪代码来描述 SAGE 如何对上述代码进行 Concolic Testing：

初始执行: SAGE 使用随机的输入值 (例如，x = 10, y = 20) 来执行 vulnerable_function。
符号化: SAGE 将 x 和 y 符号化，表示为 x_sym 和 y_sym。
路径条件生成: SAGE 跟踪执行路径，并生成路径条件。例如，当 z > 100 且 x > y 时，路径条件可能如下：
```
(x_sym + y_sym > 100) && (x_sym > y_sym)
```
约束求解: SAGE 使用约束求解器 (例如 Z3) 求解路径条件。如果找到满足条件的解，例如 x = 101, y = 0，SAGE 会生成新的输入。
漏洞发现: SAGE 通过不断生成新的输入，探索不同的执行路径。当 x 和 y 的差值导致 index 超出 arr 的边界时，SAGE 会检测到数组越界访问漏洞。例如，如果 x=100, y=-100，index 将等于200，导致数组越界。

代码示例 2：一个简单的整数溢出

#include <stdio.h>
#include <limits.h>

int overflow_function(int x) {
    int y = x + 1;
    if (x > 0 && y < 0) {
        printf("Integer overflow detected!n");
        return 1; // Indicate overflow
    } else {
        printf("No overflow.n");
        return 0; // No overflow
    }
}

int main() {
    int input;
    printf("Enter an integer: ");
    scanf("%d", &input);
    overflow_function(input);
    return 0;
}

在这个例子中，overflow_function 检查是否发生了整数溢出。如果 x 是正数并且 x + 1 的结果是负数，就表明发生了溢出。Concolic Testing 可以通过探索 x 的边界值（例如 INT_MAX），来触发这个溢出条件。

代码示例 3：除零错误

#include <stdio.h>

int divide_function(int x, int y) {
    int result;
    if (y != 0) {
        result = x / y;
        printf("Result: %dn", result);
    } else {
        printf("Division by zero error!n");
        return -1; // Indicate error
    }
    return 0;
}

int main() {
    int a, b;
    printf("Enter two integers: ");
    scanf("%d", &a);
    scanf("%d", &b);
    divide_function(a, b);
    return 0;
}

在这个例子中，divide_function 检查除数 y 是否为零。Concolic Testing 会探索 y 的取值，包括 y = 0 的情况，从而发现除零错误。

六、Concolic Testing 的工具

有很多工具可以用来进行 Concolic Testing，包括：

SAGE: 微软研究院开发的 Concolic Testing 工具，主要用于 Windows 平台的安全测试。
KLEE: 基于 LLVM 的符号执行引擎，支持 Concolic Testing。
Angr: 一个强大的二进制分析框架，支持 Concolic Testing。
Driller: 结合了 Concolic Testing 和 Fuzzing 的工具。
CREST: 一款开源的C语言Concolic测试工具

七、Concolic Testing 的未来发展趋势

与其他技术的融合: 将 Concolic Testing 与 Fuzzing、静态分析等技术相结合，可以进一步提高漏洞发现能力。
自动化程度的提高: 自动化生成测试用例，减少人工干预，提高测试效率。
对复杂代码的支持: 提高对复杂代码 (如多线程、并发) 的支持。
智能化的路径选择: 利用机器学习等技术，选择更有可能发现漏洞的路径进行探索，减少状态爆炸问题。

八、总结

Concolic Testing 是一种强大的代码漏洞发现技术，它结合了符号执行和具体执行的优点，可以有效地提高代码覆盖率和漏洞发现能力。虽然 Concolic Testing 仍然面临一些挑战，但随着技术的不断发展，它将在软件安全领域发挥越来越重要的作用。

总而言之，Concolic Testing就像一个经验丰富的猎人，既有敏锐的嗅觉（符号执行），又有稳健的步伐（具体执行），能帮助我们找到那些隐藏在代码丛林深处的漏洞，让我们的软件更加安全可靠。

希望今天的分享对大家有所帮助！如果有什么问题，欢迎随时提问。下次有机会再和大家深入探讨其他有趣的编程技术。

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