AFL fuzz性能提升tips

在其他条件相同的情况,fuzz性能的提升往往对于fuzz有事半功倍的效果,下面主要来源于afl文档的翻译

1、test cases保持小一点

大的测试用例需要更多时间与内存去解析,在模糊测试的其他步骤效率也会降低

假如你收集的样本很多很大,可以使用afl-cmin去减少数量,再用afl-tmin去减少每个样本的大小

最好不要超过1M,比如afl作者提供的testcases都是很小的,图片基本是10K以下的

https://lcamtuf.coredump.cx/afl/demo/afl_testcases.tgz

2、使用更简单的目标

就是目标二进制尽量简单,毕竟执行的代码也少了

3、使用llvm插桩

默认的llvm插桩可以获得两倍的性能提升了

llvm模式下还有一个persistent模式,类似于in-process fuzzing mode,libfuzzer就是这种,性能就可以5-10倍了,不过也得看情况,有时可能只是2倍。而deferred fork server模式对于启动开销大的程序性能提升明显,这两种模式都需要编辑源码,但基本就是几行代码的事情。

4、分析优化目标二进制文件

比如有没有提高性能的参数,并不影响fuzz结果,比如测试图片处理程序,输出低质量的性能会好点;还有可以禁用输出以提升性能

还有ASAN编译的二进制对于性能的影响还是挺大的,可以考虑使用普通插桩程序fuzz,使用asan编译的二进制去过一下样本。

还有些程序使用sleep(), usleep(), or nanosleep(),——我觉得作者的意思是看看能不能删除或者减少sleep的时长?

还有其他的比如fsync(),可以使用libeatmydata来禁用,它其实是个LD_PRELOAD library

5、只插桩你需要的部分

只对我们想要测试的库插桩,全部库插桩便会降低fuzz的性能

6、并行执行fuzzer

可以启用一个-M,多个-S的方式启用多个afl-fuzz实例,还可以考虑多主机fuzz

7、控制内存使用和超时

使用-m控制内存限制,-t控制超时时间,太大可能对性能有影响,但是有时候不是用-m none,程序又fuzz不了。

对于-t,作者建议在空闲并且性能不错的机器,将时间-t下降为5可能是可能的,但是这个具体还是要看情况啦,默认也没什么大问题,可以对比下性能,自行选择

8、检查操作系统的状态与设置

下面几个因素会影响模糊测试的速度

  • 高系统负载。所以使用空闲的机器,不要运行任何不必要,还要占用cpu的程序(浏览器,播放器等)
  • 网络文件系统(毕竟网络的,我觉得还是用本地吧),比如fuzzer的输入输出目录,fuzz目标需要的config文件,看着作者也不推荐在home目录,因为很多程序在那里搜索点开头的文件(点开头其实就是隐藏文件或目录)
  • CPU按需分配,有时linux系统可能低估了afl或者模糊测试器的短暂的性能需求,linux可以通过下面命令配置
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cd /sys/devices/system/cpu
echo performance | tee cpu*/cpufreq/scaling_governor
  • 禁用Transparent huge pages,假如这个启用,某些内存分配方案(例如 jemalloc) ,会对模糊测试的性能影响很大,可以通过如下命令禁用
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echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
  • 次优的调度策略,这个可能因目标而异,linux作者推荐如下配置
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echo 1 >/proc/sys/kernel/sched_child_runs_first
echo 1 >/proc/sys/kernel/sched_autogroup_enabled

9、如果上面都无效,使用-d

这个模式可以使afl-fuzz跳过所有确定性的模糊测试过程

参考

https://github.com/google/AFL/blob/master/docs/perf_tips.txt

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