基于适应度和输入约束模型的内核驱动漏洞挖掘
Kernel driver vulnerability mining based on fitness and input constraint model
华中科技大学 网络空间安全学院 湖北省大数据安全工程技术研究中心 分布式系统安全湖北省重点实验室, 武汉 430074
摘要
针对驱动程序在运行过程中难以监控和输入复杂的问题，提出并实现基于适应度和输入约束模型的驱动程序模糊测试工具DrgenFuzzer。该工具利用内核跟踪技术结合二进制程序的静态分析实现驱动运行的信息监控；分析驱动接口参数，设计了样本约束的方案；提出了新型适应度计算方案和交叉变异方案。实验证明，与常用的内核模糊测试工具对比，该工具经过输入约束模型之后生成的样本测试成功率达到了其他工具的10倍以上，生成的样本质量更高。该工具对驱动程序进行模糊测试，挖掘到 i2c驱动中的空指针引用漏洞。DrgenFuzzer能有效引导和规范样本生成，提高了样本测试成功率和运行效率，增强了漏洞挖掘能力。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62072200,6217071437)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0772
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2151-2156
文章编号: 1001-3695(2023)07-035-2151-06
发布历史
[2023-02-14] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版
引用本文
佘庚达, 付才, 岑泽威, 等. 基于适应度和输入约束模型的内核驱动漏洞挖掘 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2151-2156. (She Gengda, Fu Cai, Cen Zewei, et al. Kernel driver vulnerability mining based on fitness and input constraint model [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2151-2156. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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