原创 Paper | 使用 Peach 进行基于变异和生成的 fuzzing

Peach 项目目前有接近 20 年的发展历史；Peach2.0 使用 Python 进行开发并于 2007 年夏开源发布，其功能包括进程监控和使用 XML 创建模糊测试器；Peach3.0 使用了 Microsoft .NET Framework(C#) 完整重写了项目，并使用 Mono 实现了跨平台支持，于 2013 年初发布；直到 2020 年，Peach Fuzzer Professional v4 被 GitLab 收购并成为 GitLab 生态圈的一部分。

本文将简单介绍 Peach 的功能，通过实验的方式理解 Peach 的核心思路和基本使用方法；由于 Peach4.0 部分功能被修改用于适配 GitLab，同时该项目目前处于停止维护的状态，所以本文将以 Peach3.0 作为实验环境。

本文实验环境：

Ubuntu 22.04 x64
Peach 3.1.124
Mono 4.8.1
GDB 12.1
Python 2.7

2.1 Peach二进制包安装

这里我们首先进行二进制包安装：

# download peach-3.1.124-linux-x86_64-release.zip
# 配置工作目录
$ mkdir peach-3.1.124-linux-x86_64-release
$ cd peach-3.1.124-linux-x86_64-release/
# 解压和安装 Peach
$ unzip peach-3.1.124-linux-x86_64-release.zip

图1:Peach二进制包安装

Peach3 是由 Microsoft .NET Framework 进行开发的，所以需要 Mono (即跨平台的.NET实现)，我这里使用的较老的 Mono 4.8.1 版本，参考官方使用 apt 安装老版本如下：

# 配置 mono 仓库签名
$ sudo apt install ca-certificates gnupg
$ sudo gpg --homedir /tmp --no-default-keyring --keyring /usr/share/keyrings/mono-official-archive-keyring.gpg --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 3FA7E0328081BFF6A14DA29AA6A19B38D3D831EF

# 添加 mono 源以及更新
$ echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/mono-official-archive-keyring.gpg] https://download.mono-project.com/repo/ubuntu stable/snapshots/4.8.1 main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mono-official-stable.list
$ sudo apt update
$ sudo apt list -a mono-complete

# 使用 apt-preferences 解决依赖组件的版本问题
$ vim /etc/apt/preferences.d/50my
Package: *mono*
Pin: origin download.mono-project.com
Pin-Priority: 1001

Package: libnunit*
Pin: origin download.mono-project.com
Pin-Priority: 1001

# 安装 mono-complete=4.8.1.0-0xamarin1
sudo apt install mono-complete=4.8.1.0-0xamarin1

# 检查 mono 版本
$ mono -V

经测试，在 Ubuntu 22.04 通过 apt 默认安装的 mono 6.8.0.105 环境下，Peach3.exe 不能正常执行 fuzzing 功能，仅能够执行 help 等命令。

图2：安装mono支持

图3：Peach运行以及帮助

2.2 GDB-Python2.7适配

由于 Peach3 在 Linux 环境下依赖于 GDB 和 Python2.7 运行，同时还要求 GDB 使用 Python2.7 的插件，Ubuntu 通过 apt 安装的 GDB 默认使用 Python3.x，我们需要从源码指定 Python 插件版本来编译 GDB，如下：

# 下载以及解压 gdb-12.1
$ wget "https://ftp.gnu.org/gnu/gdb/gdb-12.1.tar.gz"
$ tar -zxvf gdb-12.1.tar.gz
# 进入源码目录，处理部分依赖问题
$ cd gdb-12.1/
$ sudo apt install python2.7-dev texinfo
# 指定 python2.7 版本和编译
$ ./configure --prefix=/home/ubuntu/peach/install --with-python='/usr/bin/python2.7'
$ make && make install

图4：GDB-Python2.7适配

2.3 Peach源码安装

由于 Peach3 版本已经很老了，在实际使用还会出现诸多问题；这里我们推荐通过源码安装以便解决这些使用问题，如下：

# download peach-3.1.124-source.zip
# 配置工作目录
$ mkdir peach-3.1.124-source
$ cd peach-3.1.124-source
# 解压 Peach 源码
$ unzip peach-3.1.124-source.zip

为了使用 Peach3 能够直接使用我们源码编译的 GDB(Python2.7)，我们需要修改源码中的默认依赖，同时由于 GDB12.1 更新了 logging 的用法，我们还需要解决 Peach3 中不兼容的问题，我们整合后的补丁参考 peach-gdb.patch；

除此之外，peach-3.1.124 版本下 Peach.Core/Engine.cs#runTest() 好像还存在 bug？这里的逻辑为 目标程序运行 => 数据变异 => crash收集，导致 crash收集 环节时将错位保存新变异的数据，修复补丁参考 peach-runtest.patch；

最后由于 Peach3 源码依赖于 3rdParty/pin/pin-2.13-61206-gcc.4.4.7-linux/ 组件，这需要非常老的 Gcc4，我们这里采取手动升高依赖版本 pin-3.19-98425-gd666b2bee-gcc-linux，如下：

# 下载和解压 
$ cd 3rdParty/pin/
$ wget "https://software.intel.com/sites/landingpage/pintool/downloads/pin-3.19-98425-gd666b2bee-gcc-linux.tar.gz"
$ tar -zxvf pin-3.19-98425-gd666b2bee-gcc-linux.tar.gz

# 修改编译依赖组件名称
$ vim ./build/config/linux.py
# env['PIN_VER'] = 'pin-3.19-98425-gd666b2bee-gcc-linux'

随后使用 waf 进行编译：

# 使用 configure 构建项目
$ python2.7 waf configure
# (由于修改了 pin 版本这里会提示错误，但不影响实际功能
# (Available - Missing Features: pin

# 使用 build 构建项目，编译的二进制存储于 [src]/slag/
$ python2.7 waf build
# (默认 pin 版本和默认 Gcc 版本的冲突错误
# (#error The C++ ABI of your compiler does not match the ABI of the pin kit.

# 使用 install 安装项目，编译的二进制存储于 [src]/output/
$ python2.7 waf install

图5：Peach二进制包安装

安装完毕后，Peach 程序位于 [src]/output/ 下，我们可以使用 export PATH= 添加路径，便于后续使用：

# Peach3 + mono 4.8.1 需要设置 TERM
$ export TERM=xterm
# 添加 PATH
$ export PATH=$PATH:/home/ubuntu/peach/peach-3.1.124-source/output/linux_x86_64_debug/bin/
$ Peach.exe -h

图6：Peach运行以及帮助

配置好 Peach 环境后，我们可以按照官方文档学习 Dumb Fuzzing，其核心思路是通过对种子文件的各种变换(位翻转、裁剪、拼接等)产生变异数据，也就是基于变异的 fuzzing；这里我们将对 Linux 下的图片查看器 feh 的 PNG 图片格式逻辑进行 fuzzing。

首先安装目标软件 feh 以及配置工作目录：

$ sudo apt install feh
$ mkdir test-feh && cd test-feh

图7：Peach模板Pit文件

根据模板我们很容理解和构造针对 PNG 的 Pit 文件；首先构建 <DataModel> 字段，该字段用于描述数据格式，如下：

<DataModel name="TheDataModel">
    <Blob />
</DataModel>

我们这里使用「基于变异的fuzzing」，所以使用 Blob 二进制数据进行占位表示，后续我们将使用种子文件内容填充该位置；

随后是 <StateModel> 字段，该字段用于描述 Peach 的执行状态流，其中子字段 <State> 用于定义状态/阶段(通常只有一个)，如下：

<StateModel name="TheState" initialState="Initial">
    <State name="Initial" >
        <Action type="output" >
            <DataModel ref="TheDataModel" />
            <Data name="data" fileName="samples_png/*.png" />
        </Action>
        <Action type="close" />
        <Action type="call" method="LaunchViewer" publisher="Peach.Agent" />
    </State>
</StateModel>

<Action> 字段用于实际描述 Peach 的动作，最常用的有三个：

1. output：链接至具体的 <DataModel> 表示数据生成并在此输出/生成，我们这里额外使用了 <Data> 字段，从 "samples_png/*.png" 文件填充上文的 <Blob> 数据；

2. close：输出/生成完数据后，进行关闭文件的操作；

3. call：调用下一个组件，通常为 Peach.Agent 即 <Agent> 字段；

接下来就是 <Agent> 字段，主要需要设置 <Monitor> 子字段，其用于监控目标程序的异常状态(即crash)，依照操作系统我们这里使用 LinuxDebugger(底层调用为 GDB)，并按需设置好目标程序和命令行参数，如下：

<Agent name="TheAgent">
    <Monitor class="LinuxDebugger">
        <Param name="Executable" value="feh" />
        <Param name="Arguments" value="fuzzed.png" />
    </Monitor>
</Agent>

最后我们来设置 <Test> 字段，该字段相当于 Pit 文件的主函数，同时包含了一些全局定义等内容，如下：

<Test name="Default">
    <StateModel ref="TheState"/>

    <Publisher class="File">
        <Param name="FileName" value="fuzzed.png" />
    </Publisher>

    <Agent ref="TheAgent" />

    <Logger class="Filesystem">
        <Param name="Path" value="logs" />
    </Logger>
</Test>

这里定义并链接了上文的 <StateModel> 和 <Agent>，而 <Publisher> 表示生成的样本数据应该如何发布，这里保存为了 fuzzed.png 文件，该字段完成了「变异数据生成」和「样本传入目标程序」两个环节的对接：

<Action type="output" />
===>
<Publisher />
===>
<Param name="Arguments" value="fuzzed.png" />

另外还有 <Logger> 字段用于描述日志的存储；完整的 Pit 文件请参考 png.xml。

随后我们准备一个 test.png 样本图片，并构建工作目录如下：

.
├── png.xml
└── samples_png
    └── test.png

使用如下命令启动 Peach 进行 fuzzing：

# feh 需要 GUI 支持，在 ssh 下需设置 DISPLAY
$ export DISPLAY=:0
# 启动 Peach 进行 fuzzing
$ Peach.exe png.xml

图8：Peach进行基于变异的fuzzing

接下来我们继续按照官方文档学习 File Fuzzing，其核心思路是根据用户编写的 xml 规范化的生成编译数据，即基于生成的 fuzzing，这是 Peach 最核心的功能，这里我们将对 Linux 下的图片查看器 mplayer 的 wave 格式进行 fuzzing。

首先安装目标软件 mplayer 以及配置工作目录：

$ sudo apt install mplayer
$ mkdir test-mplayer && cd test-mplayer

相比于上文章节中的「基于变异的fuzzing」编写 Pit 文件，「基于生成的fuzzing」同样需要 4 大标签：

1. <DataModel>

2. <StateModel>

3. <Agent>

4. <Test>

不同点在于 <DataModel> 标签内我们将使用具体的数据结构来描述 wave 格式，这里我们主要针对 <DataModel> 标签进行详细介绍和编写；

图9：wave文件格式说明

首先我们编写一个名为 Wav 的 <DataModel>，用于整体描述 wave 文件格式，其中定义了 RIFF/WAVE 魔数，注释部分 wave data 将在下文进行填充：

<DataModel name="Wav">
    <!-- wave header -->
    <String value="RIFF" token="true" />
    <Number size="32" />
    <String value="WAVE" token="true" />
    <!-- wave data -->
</DataModel>

我们提取了 wave 格式子块结构的通用部分(fmt/data sub-chunk)，定义了一个名为 Chunk 的通用 wave 块，这里我们使用了 <Relation> 标签，表示该 Number 的值和名为 Data 的数据相关联，如下：

<DataModel name="Chunk">
    <String name="ID" length="4" padCharacter=" " />
    <Number name="Size" size="32">
        <Relation type="size" of="Data" />
    </Number>
    <Blob name="Data" />
    <Padding alignment="16" />
</DataModel>

接着我们来编写 ChunkFmt 块，用于表示包含有 fmt sub-chunk 的 wave 文件，我们这里使用了 ref 引用了通用 Chunk 块，其中同名的数据结构 Data 将会由新的进行覆盖，如下：

<DataModel name="ChunkFmt" ref="Chunk">
    <String name="ID" value="fmt " token="true" />
    <Block name="Data">
        <Number name="CompressionCode" size="16" />
        <Number name="NumberOfChannels" size="16" />
        <Number name="SampleRate" size="32" />
        <Number name="AverageBytesPerSecond" size="32" />
        <Number name="BlockAlign" size="16" />
        <Number name="SignificantBitsPerSample" size="16" />
        <Number name="ExtraFormatBytes" size="16" />
        <Blob name="ExtraData" />
    </Block>
</DataModel>

我们再来尝试编写 ChunkData 块，其表示包含有 data sub-chunk 的 wave 文件，该结构只有简单的 data 部分：

<DataModel name="ChunkData" ref="Chunk">
    <String name="ID" value="data" token="true" />
</DataModel>

按照这个思路，我们继续编写完善 ChunkFact / ChunkSint / ChunkWav1 / ChunkCue / ChunkPlst / ChunkLab1 / ChunkNote / ChunkLtxt / ChunkList / ChunkSmpl / ChunkInst 等块；

最后我们填充 Wav 块，并使用 <Choice> 标签将这些 Chunk* 都添加进来，表示生成 wave 文件时将从中进行选取：

<DataModel name="Wav">
    <!-- wave header -->
    <String value="RIFF" token="true" />
    <Number size="32" />
    <String value="WAVE" token="true" />
    <Choice maxOccurs="30">
        <Block ref="ChunkFmt" />
        <Block ref="ChunkData" />
        <Block ref="ChunkFact" />
        <Block ref="ChunkSint" />
        <Block ref="ChunkWav1" />
        <Block ref="ChunkCue" />
        <Block ref="ChunkPlst" />
        <Block ref="ChunkLtxt" />
        <Block ref="ChunkSmpl" />
        <Block ref="ChunkInst" />
        <Block ref="Chunk" />
    </Choice>
</DataModel>

至此我们就完成了 wave 格式的描述，完整的 Pit 文件请参考 wav.xml。

再补充一点，在 <StateModel> 的 output 动作下，我们使用 <DataModel ref="Wav" /> 链接到我们定义的 wave 格式，同时还指定了 <Data fileName="sample.wav" />，即 Peach 会加载该文件用于验证 <DataModel>(格式不正确时会提示错误)，如下：

<Action type="output">
    <DataModel ref="Wav" />
    <!-- This is our sample file to read in -->
    <Data fileName="sample.wav" />
</Action>

随后构建工作目录如下：

.
├── sample.wav
└── wav.xml

使用如下命令启动 Peach 进行 fuzzing：

# 启动 Peach 进行 fuzzing
$ Peach.exe wav.xml

图10：Peach进行基于生成的fuzzing

图11：Peach进行基于生成的fuzzing

可以看到 PeachPit(*.xml) 几乎定义了整个 Peach 的工作流程，当 Peach 启动后就从 PeachPit 加载 <Test> 内容，其中定义了关键的 <StateModel> / <Publisher> / <Agent> 数据，Peach 通过 <StateModel> 可访问到 <DataModel>，解析 <DataModel> 生成变异数据并按照 <Publisher> 保存为变异样本，随后调用 <Agent> 启动对应的监视器，由监视器传入变异样本并启动目标程序，收集异常完成一次 fuzzing。

对于 PeachPit 的语法最好的方式是官方文档，我们这里仅简单列举下标签名称和关系：

DataModel

• Blob：定义二进制数据

• Block：定义块结构

• Choice：定义可选择数据(类似switch)

• Custom：未知

• Flag：结合 Flags 父块，定义位域值

• Flags：结合 Flag 子项，定义位域值

• Number：定义数字数据

• Padding：定义填充数据

• String：定义字符串数据

• XmlAttribute：定义 xml 属性数据

• XmlElement：定义 xml 元素数据

• Relation：定义关联数据

• Fixup：定义修正数据(如校验值)

• Transformer：定义转换数据(如base64编码)

• Placement：定义偏移数据

StateModel

• State：定义 Peach 的执行状态

• output/DataModel：链接至 DataModel

• Action：定义 Peach 的执行动作

Agent

• Monitor：定义监视器

• Param：定义监视器的参数

Test

• StateModel：链接至 StateModel

• Publisher：定义变异数据的输出方式

• Agent：链接至 Agent

• Strategy：定义全局的变异策略

• Logger：定义日志存储

现在我们来编写一个有 crash 的测试程序，来进一步掌握 Peach 的基本使用，编写 test.c 测试程序，关键代码如下：

// +------------------------------------------+
// | header | length | chunk1 | chunk2 | data |
// +------------------------------------------+
//   2bytes   4bytes   2bytes   4bytes   nbytes
int vuln(char* str, int len) {
    int offset = 0;

    if (len <= 12) {
        printf("data format errorn");
        return 0;
    }

    char* header = str + offset;
    offset = offset + 2;

    int length = atoi(str);
    offset = offset + 4;

    char* chunk1 = str + offset;
    offset = offset + 2;
    char* chunk2 = str + offset;
    offset = offset + 4;

    char* data = str + offset;

    if (length > 0xF0000000) {
        printf("length = %xn", length);
        raise(SIGSEGV);
    }
    else if (data[0] == 'A') {
        printf("data[0] %cn", data[0]);
        raise(SIGSEGV);
    }
    else {
        printf("OKn");
    }

    return 0;
}

测试程序实现了一个简单的格式解析，并将在两个条件下手动跑出异常：

1. 当 length > 0xF0000000 时，则异常退出；

2. 当 data[0] == 'A' 时，则异常退出。

根据格式解析我们编写 PeachPit 文件 test.xml，其核心部分<DataModel> 如下：

<DataModel name="TheDataModel">
    <Number name="header" size="16" />
    <Number name="length" size="32" />
    <Number name="chunk1" size="16" />
    <Number name="chunk2" size="32" />
    <String value="1234"></String>
</DataModel>

图12：使用Peach对vuln程序进行fuzzing

图13：logs目录下的crash

图14：使用vuln程序测试运行crash

通过以上官方提供的两个示例，我们基本了解了 Peach 的核心思路和基本使用，通过以下流程图概括 Peach 的工作流程：

Peach 的核心思路在于使用 Pit 描述目标文件格式，从而进行生成更规范的变异数据，但从上文使用来看 Peach3 似乎有点年久失修了，不过好在有安全研究者开源了兼容 Peach3 的 aflsmart 工具，其使用 Peach 的 Pit 文件作为 afl 的变异引擎，从而结合两者优势从而应对更复杂的 fuzzing 场景。

从 Github 拉取 aflsmart 项目，aflsmart 推荐安装环境为 Ubuntu 14.04/16.04，我们也可以直接使用 docker 进行构建：

#
$ git clone https://github.com/aflsmart/aflsmart.git
$ cd aflsmart
$ sudo docker build . -t aflsmart
#
$ sudo docker run -it aflsmart /bin/bash
$ export PATH=$PATH:/home/wd/aflsmart/peach-3.0.202-source/output/linux_x86_64_debug/bin/

同样以 test.c 和 test.xml 作为测试程序，在 aflsmart 中我们不需要 Agent，改写 Pit 文件为 test-aflsmart.xml，随后使用 afl-gcc 编译项目如下：

$ ./aflsmart/afl-gcc test.c -o vuln
$ mkdir in
$ echo -e -n "x00x00x00x00x00x00x00x00x00x00x00x001234" > in/1

构建工作目录如下：

.
├── aflsmart
├── in
├── out
├── test.c
├── test-aflsmart.xml
└── vuln

使用如下命令启动 aflsmart 并指定 Pit 文件：

$ ../aflsmart/afl-fuzz -w peach -g test-aflsmart.xml -i in/ -o out/ -t 10000 ./vuln @@

图15：aflsmart模糊测试test程序

结合 Peach 的 Pit 引擎，在到熟悉 afl-fuzz 界面很快就可以找到 crash。

原文始发于微信公众号（知道创宇404实验室）：原创 Paper | 使用 Peach 进行基于变异和生成的 fuzzing