WinAFL小白踩坑指南，你学会了吗？

本文主要内容包括：WinAFL介绍与安装、以ABC看图程序为例构建Fuzz最小案例库、执行Fuzz跑出Crash，以及最终利用Bugid对Crash分类

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WinAFL介绍与安装

WinAFL，是Ivan Fratric基于lcumtuf的AFL创建的大型Fuzzing程序，由于AFL无法在windows下直接使用，Winafl弥补了这一空白，使用DynamoRIO来插桩&测量代码覆盖率，并使用Windows API进行内存和进程创建。

WinAFL 项目地址：https://github.com/ivanfratric/winafl

请注意：Windows 10 1809及更高版本的最新Windows版本要使用DynamoRIO 8.0.0以上版本

此时如果直接进行操作可能会出现以下报错

需要re-compiled ,这个过程为：

(1) 下载安装DynamoRio源码，或者直接下载DynamoRio Windows版的二进制包(https://github.com/DynamoRIO/dynamorio/wiki/Downloads)

(2) 打开Visual Studio命令提示工具，如果要安装成64位版本的则打开Visual Studio x64命令提示工具（一般在【开始—所有程序—Visual Stdio—Visual Studio Tools】中可找到）。因为在对64位程序进行fuzz时，需要有64-bit的winafl.dll，所以安装时要选择好版本

(3)在命令提示工具中进入WinAFL的目录下

(4) 在Visual Studio命令提示工具中输入如下命令进行WinAFL编译安装（需将-DDynamoRIO_DIR参数设置为你的DynamoRIO cmake文件所在位置）

32-bit build:

mkdir build32
cd build32
cmake -G"Visual Studio 16 2019" -A Win32 .. -DDynamoRIO_DIR=..\path\to\DynamoRIO\cmake 
cmake --build . --config Release

64-bit build:

mkdir build64
cd build64
cmake -G"Visual Studio 16 2019" -A x64 .. -DDynamoRIO_DIR=..\path\to\DynamoRIO\cmake
cmake --build . --config Release

这里需要注意一下-G选择平台时VS16与之前版本默认目标平台架构是有些区别的：

cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A Win32   ;x32
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64     ;x64  默认目标平台名称（架构）为Win64

cmake -G "Visual Studio 15 2017"            ;x32  默认目标平台名称（架构）为Win32
cmake -G "Visual Studio 15 2017 Win64"      ;x64

winafl 命令行参数，主要分为三段,(afl执行参数–dynamoRIO执行参数–程序执行参数)

  • afl执行参数主要包括

-i -o指定输入和输出文件夹

-D指定DynamoRIO根目录

-t每一次样本执行的超时时限

-ffuzz 程序读取的位置

-M \ -S分布式模式

-x可选的fuzz字典

  • dynamRIO执行参数主要包括

-coverage_module计算覆盖率的模块

-fuzz_iterations在重新启动目标进程之前，目标函数要运行的最大迭代次数。

-target_module包含目标函数的模块(一个可执行文件镜像)需要与该选项一起指定-target_method或-target_offset

-target_method目标函数，需要export或者带符号

-target_offset目标偏移，相对于target_module的偏移，在method无法导出的时候使用

-nargs程序执行所需要的参数个数

-debug调试模式。不要尝试连接到服务器。输出包含已加载模块，打开的文件和覆盖率信息的日志文件

-logdir指定将日志文件写入哪个目录（仅与-debug一起使用）

  • 程序执行参数就是要fuzz的程序的命令行

构建Fuzz最小案例库

现在我们从网上搜集一堆ABC看图支持的格式，包括tif、jpg、png、ico等，github上有许多Fuzz的案例库，这样的案例库中包含大量的文件，运行起来效率会很差。根据学长博客，AFL是存在语料库蒸馏（Corpus Distillation）工具的，afl-cmin和afl-tmin。

  1. 移除执行相同代码的输入文件——AFL-CMINafl-cmin的核心思想是：尝试找到与语料库全集具有相同覆盖范围的最小子集。举个例子：假设有多个文件，都覆盖了相同的代码，那么就丢掉多余的文件。
  2. 减小单个输入文件的大小——AFL-TMIN整体的大小得到了改善，接下来还要对每个文件进行更细化的处理。afl-tmin尽量缩减文件体积。

在winafl中，他们存在于 winafl-cmin.py，对输入的样本文件进行最小化处理，以用来提高 WinAFL 的执行效率。

筛选命令

python winafl-cmin.py --working-dir C:\Users\test\Desktop\winafl-master\build32\bin\Release -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 100000 -i C:\Users\test\Desktop\jpg -o C:\Users\test\Desktop\jpg\out -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method main -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Release\Project1.exe @@

此时可能出现[!] Dry-run failed, 2 executions resulted differently:Tuples matching? False的报错

看来测试用例中存在一些坏的用例，导致不能正确精简，在语料库所在文件夹可以利用以下bash脚本简单判断一下

λ for file in *; do printf "==== FILE: $file =====\n";/c/Users/test/source/repos/Project1/Release/Project1.exe $file ;echo $?; done

正常运行的文件返回值都是0，有问题的文件返回结果都不太正常

把这些返回结果不太正常的删除之后，再运行一次语料库蒸馏，发现运行成功了

可以看到原本429张被精简到了148张，确实少了不少，根据参考教程中的提示，Winafl在处理大于4Kb的图片时，速度会变得很慢，因此再删除一波，最终语料库就剩下这么点了。

开始运行

经过动态和静态的简单分析后，发现ABC看图主要调用Freeimage.dll进行图片解析的，决定对 FreeImage 库的载入函数进行模糊测试，针对 FreeImage_LoadU 函数编写测试程序

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include  
#include 
#include 
using namespace std;

extern "C" __declspec(dllexport) int main(int argc, char** argv);
void test(HINSTANCE hinstLib, wchar_t* PathName);
wchar_t* charToWChar(const char* text);

typedef DWORD(__stdcall* FreeImage_GetFileTypeU)(const wchar_t* lpszPathName, int flag);
typedef DWORD(__stdcall* FreeImage_Initialise)(BOOL load_local_plugins_only);
typedef DWORD(__stdcall* FreeImage_DeInitialise)();
typedef DWORD(__stdcall* FreeImage_LoadU)(DWORD format, const wchar_t* lpszPathName, int flag);
typedef DWORD(__stdcall* FreeImage_UnLoad)(DWORD dib);

FreeImage_Initialise Initialise;
FreeImage_GetFileTypeU LoadFileType;
FreeImage_LoadU LoadU; DWORD load;
FreeImage_UnLoad UnLoad;
FreeImage_DeInitialise DeInitialise;

int main(int argc, char** argv)
{
	if (argc < 2) {
		printf("Usage: %s < file>\n", argv[0]);
		return 0;
	}

	wchar_t* PathName = charToWChar(argv[1]);

	HINSTANCE hinstLib; BOOL fFreeResult, fRunTimeLinkSuccess = FALSE; DWORD Error = NULL;
	hinstLib = LoadLibrary(TEXT("C:\\FreeImage.dll"));

	if (hinstLib != NULL)
	{
		fRunTimeLinkSuccess = TRUE;

		Initialise = (FreeImage_Initialise)GetProcAddress(hinstLib, (LPCSTR)163); // 初始化 FreeImage 库
		LoadFileType = (FreeImage_GetFileTypeU)GetProcAddress(hinstLib, (LPCSTR)126);// 获取位图文件类型
		LoadU = (FreeImage_LoadU)GetProcAddress(hinstLib, (LPCSTR)181);	// 加载位图
		UnLoad = (FreeImage_UnLoad)GetProcAddress(hinstLib, (LPCSTR)242);// 卸载位图
		DeInitialise = (FreeImage_DeInitialise)GetProcAddress(hinstLib, (LPCSTR)83);//卸载 FreeImage 库

		test(hinstLib, PathName);
		fFreeResult = FreeLibrary(hinstLib);
	}

	if (!fRunTimeLinkSuccess)
		cout << "加载函数失败, Error: " << Error << endl;
	return 0;
}

void test(HINSTANCE hinstLib, wchar_t* PathName)
{
	
	DWORD FileType = (LoadFileType)(PathName, 0);
	load = (LoadU)(FileType, PathName, 0);
	return;

}

wchar_t* charToWChar(const char* text)
{
	size_t size = strlen(text) + 1;
	wchar_t* wa = new wchar_t[size];
	mbstowcs(wa, text, size);
	return wa;
}

在对该程序进行编译之后，可以先简单测试一下WinAFL 是否可以正常使用。-debug 表示设置为调试模式。

\winafl\bin32> C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32\drrun.exe -c winafl.dll -debug -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method main -fuzz_iterations 10 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe C:\Users\test\Desktop\jpg\1x1-low.jpg

如下图所示，日志文件当中模块加载正常并没有错误显示

下面就要开始模糊测试了，按照教程进行的，但是它的目标函数是main，我们来看看结果如何。

afl-fuzz.exe -i C:\Users\test\Desktop\jpg\out -o C:\Users\test\Desktop\jpg\re -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 9000 -- -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method main -fuzz_iterations 5000 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe @@

如图所示，可以跑是可以跑，但是这个速度实在太慢了，执行main函数浪费了太多时间，实际上我们的load函数只测test函数就可以，我们将-target_method改为test尝试一下

afl-fuzz.exe -i C:\Users\test\Desktop\jpg\out -o C:\Users\test\Desktop\jpg\re -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 9000 -- -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method test -fuzz_iterations 5000 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe @@

然后就蹦框了，看起来是没有找到我们写的test函数，忘了在vs里把test函数也导出

这里导出后再编译一遍，再尝试一下，成功了，这速度明显提升了好几倍啊

为了让fuzz效率更高一点，充分利用cpu的多核，进行多核系统的并行测试

afl-fuzz.exe -i C:\Users\test\Desktop\jpg\out -o C:\Users\test\Desktop\jpg\re -M master -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 9000 -- -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method test -fuzz_iterations 5000 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe @@

afl-fuzz.exe -i C:\Users\test\Desktop\jpg\out -o C:\Users\test\Desktop\jpg\re -S slaver01 -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 9000 -- -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method test -fuzz_iterations 5000 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe @@

afl-fuzz.exe -i C:\Users\test\Desktop\jpg\out -o C:\Users\test\Desktop\jpg\re -S slaver02 -D C:\Users\test\Desktop\DynamoRIO-Windows-8.0.0-1\bin32 -t 9000 -- -coverage_module FreeImage.dll -target_module Project1.exe -target_method test -fuzz_iterations 5000 -nargs 2 -- C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe @@

因为我的配置比较垃圾只有四核，所以就开这么多了，我们先试一下

扔到ABC看图里，发现真的崩溃了

利用Bugid对Crash分类

这样一堆crash，里面肯定有不少重复的，原因也有各不相同，如何对他们进行快速分类并找到问题点呢？

在这里我使用了BugID，它可以反馈崩溃和死机的可利用性的详细报告，BugID安装所需要的环境如下：

  • 最新的Python 2.7.14
  • Windows的最新调试工具
  • 最新的BugId版本

如果使用默认设置安装Windows的Python和调试工具，则BugId应该能够运行而无需调整任何设置。您可以在本地文件系统上任意位置解压缩BugId

但是理论上BugID需要一个一个进行文件分析，而Crash这么多，只是就可以写一个Python脚本来帮助我们

import sys
import os

sys.path.append(r"C:\Users\test\Desktop\BugId-master")
testcases = []

for root, dirs, files in os.walk(r"C:\Users\test\Desktop\jpg\re\slaver01\crashes", topdown=False):
    for name in files:
        testcase =  os.path.abspath(os.path.join(root, name))
        testcases.append(testcase)

for testcase in testcases:
    print ("[*] Gonna run: ", testcase)
    os.system(r'PageHeap.cmd "Project1.exe" ON')
    os.system(r'python C:\Users\test\Desktop\BugId-master\BugId.py C:\Users\test\source\repos\Project1\Debug\Project1.exe --isa= x86 -- %s' % testcase)

请注意在最后的程序后面加上--isa= x86哦，不加默认作为64位调试会报错

运行脚本之后，我们就看到源源不断的bug信息出来了

最后可以写到一个文档里保存下来，看起来字符好像有点问题，不过问题不大

这只是简要信息，BugID在运行时已经自动生成了较为详细的分析报告，打开BugID目录就可以看到

随便打开一个看看，很详细

参考文献

winafl使用 http://www.simp1e.site/2020/04/18/winafl/

模糊测试工具WinAFL使用指南 https://www.freebuf.com/articles/system/216437.html

初识 Fuzzing 工具 WinAFL https://paper.seebug.org/323/

Fuzz 工具 WinAFL 的使用感受 https://bbs.pediy.com/thread-255162.htm

Fuzzing the MSXML6 library with WinAFL https://symeonp.github.io/2017/09/17/fuzzing-winafl.html

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