Demystifying the Dependency Challenge in Kernel Fuzzing

作者：Yu Hao, Hang Zhang, Guoren Li, Xingyun Du, Zhiyun Qian, Ardalan Amiri Sani 会议：ICSE’ 22

关键词：Kernel Dependency, Fuzzing

背景介绍

在软件测试领域，模糊测试（Fuzz Testing）已经成为一种流行且有效的方法，用于发现程序中的错误和安全漏洞。尽管模糊测试技术不断进步，但对于复杂的状态相关软件（例如操作系统内核）进行模糊测试仍然是一个巨大的挑战。尤其是内核代码中的许多部分只有在特定的内核状态下才能被执行，这使得现有的内核模糊测试工具难以有效探索如此庞大的状态空间。在本文中，我们将介绍《Demystifying the Dependency Challenge in Kernel Fuzzing》该论文深入探讨了内核模糊测试中的“依赖性挑战”，并提出了新的研究方向。

技术设计

为了系统地理解依赖性挑战，作者们开展了大量的测量研究。他们首先开发了一个包含自动化组件（模糊测试和静态分析）的测量流程，并通过手动调查来确定未解决依赖（Unresolved Dependencies, UDs）的根本原因。

测量流程

1. 收集覆盖率数据：使用模糊测试工具对特定的内核模块进行长时间的测试，收集测试用例和相应的代码覆盖率数据。
2. 确定未解决的依赖：通过静态污点分析（Static Taint Analysis），确定哪些未执行的分支是由于依赖性问题而未被执行。
3. 识别影响依赖的写入语句：使用静态分析来识别可能影响依赖条件的全局内存写入语句。
4. 分析根原因：手动检查每个依赖，确定为什么模糊测试工具未能解决这些依赖。

结果

通过深入的测量研究，作者们发现即使在经过充分模糊测试的内核模块中，未解决的依赖性问题仍然占据了未覆盖分支的59% – 88%。这一发现表明，依赖性挑战普遍存在，并且是限制模糊测试覆盖率的主要障碍。

此外，作者们还发现，依赖性挑战只是问题的表象，而非根本原因。他们通过分析，提出了多种可能的解决方案，并指出了未来研究的新方向。

根原因分析

根原因分析 作者们将未解决的依赖性问题归结为以下几个根本原因：

1. 死代码：一些代码路径由于永远不会被执行，因此无法通过模糊测试覆盖。
2. 环境依赖：某些依赖性问题需要特定的硬件环境或配置才能解决。
3. 未观察到的依赖：有些依赖性问题在模块初始化或退出时被解决，但模糊测试工具并未观察到这些情况。
4. 模板不完整：模糊测试工具使用的模板不完整或不准确，导致无法生成正确的测试用例。
5. 特殊的搜索：某些依赖性问题需要特殊的搜索算法或策略才能解决。