Le fuzzing guidé par la couverture de code tel qu’AFL est une technique efficace pour la recherche de vulnérabilités. Cet article va présenter un nouveau type de fuzzing, le fuzzing dirigé, et ses applications pratiques au niveau du source et du binaire.
Le fuzzing est une technique datant de plusieurs années qui consiste à modifier de manière aléatoire des données fournies à un programme. Le but est de rendre instable le programme lisant ces données. Cette méthode est très utilisée en sécurité informatique pour trouver des failles de sécurité, soit par déni de service, soit par corruption de mémoire. Elle a l'avantage d'être facile à mettre en œuvre et de produire des bons résultats, car les programmeurs font souvent un peu trop confiance dans les données provenant de l'extérieur, sans avoir prévu les cas aux limites, ou qui s'écartent de la norme attendue.
Cet article présente Fuddly, un framework de fuzzing et de manipulation de données, écrit en python sous GPLv3, qui fournit de nombreuses briques que l’on retrouve dans d’autres framework de fuzzing, mais qui se différencie par la flexibilité de représentation des données et la diversité des altérations qu’il rend possible.
La recherche de vulnérabilités en passant par le fuzzing nécessite souvent une bonne préparation en amont afin de ne pas perdre un temps fou pour en définitive ne rien trouver. Cet article va présenter quelques techniques particulières à American Fuzzy Lop, célèbre pour avoir trouvé une quantité impressionnante de vulnérabilités dans des programmes tels que GNU bash, Perl, le kernel d'OpenBSD et bien d’autres.
La recherche de vulnérabilités et la création d’exploits noyaux peuvent impliquer le fuzzing et l’appel des API C exposées par le noyau à l’utilisateur. Il peut ainsi être intéressant de pouvoir écrire un fuzzer d’API avec des langages de plus haut niveau tels que Python, et de pouvoir appeler directement les API à fuzzer depuis cedit langage.
Initialement créé en 2006, Wapiti était un outil à l’origine dédié à la recherche de failles XSS. Au fil du temps, ce logiciel libre s’est étoffé de nouveaux modules lui permettant de rechercher les vulnérabilités web les plus connues.La version 3.0.0 sortie en janvier 2018 apporte de nombreuses nouvelles options et marque le passage à Python 3.
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