IoT 设备固件分析之网络协议 fuzz

来自:信安之路(微信号:xazlsec),作者:cq674350529

通常,在对IoT设备的固件进行分析时,固件中与提供服务如HTTPTelnetRTSPUPnP等相关的二进制程序是重点分析的对象。因为一旦在这些程序中发现漏洞,其很有可能会被远程利用,进而带来严重的安全隐患。

对固件二进制程序进行分析,常见的分析方法包括模糊测试补丁比对工具静态扫描人工审计等。其中,模糊测试方法具备简单易用的特点,通常也比较有效,其在业界已被广泛使用。

下面,以某型号路由器为例,基于Boofuzz框架,介绍对常见网络协议进行fuzz的方法。

除了网络协议外,也可以采用类似的思路对其他协议如BLE、串口协议等进行fuzz。同时,该方法不仅局限于IoT设备,也可用于对常见的服务程序进行测试。

模糊测试简介

模糊测试采用黑盒测试的思想,通过构造大量的畸形数据作为应用程序的输入,来发现程序中可能存在的安全缺陷或漏洞。

模糊测试方法的分类有很多。根据测试用例生成方式的不同,可以分为基于变异的模糊测试和基于生成的模糊测试。根据对目标程序的理解程度,可分为黑盒模糊测试、灰盒模糊测试和白盒模糊测试。常见工具与方法的对应关系如下。

针对IoT设备,由于其资源受限和环境受限等特点,实际中常采用黑盒模糊测试的方式。在对网络协议进行测试时,可以将常见的网络协议分为两类:一类属于文本协议,如HTTPFTP等,这类协议的特点是其数据包内容都是可见字符;另一类为二进制协议,其特点是数据包内容大部分是不可见字符,这类协议在工控设备如PLC中比较常见,通常属于私有协议。针对文本协议,笔者常采用Sulley 框架进行测试:

https://github.com/OpenRCE/sulley

而针对二进制协议,则常采用 kitty框架进行测试:

https://github.com/cisco-sas/kitty

Sulley框架和kitty框架均能够对两类协议进行测试。

另外,在对IoT设备进行模糊测试时,需要考虑如何对设备进行监控,以判断是否出现异常。最简单的方式通过设备服务的可用性进行判断,如果设备提供的服务不可访问,表明设备可能崩溃了。但这种监控方式粒度比较粗,容易漏掉一些异常行为。另外,当设备出现异常后,还需要对环境进行恢复,以便继续进行测试。常见的方式就是重启设备。现在很多设备崩溃之后都会自动重启,如果测试目标设备没用提供这种机制,则需要采用其他方式解决。

Boofuzz框架简介

由于Sulley框架目前已经停止更新维护,而Boofuzz框架是Sulley的继承者,除了修复一些bug之外,还增加了框架的可扩展性。下面对Boofuzz框架进行简单介绍:

来源: Fuzzing Sucks! Introducing the sulley fuzzing framework. Pedram Amini & Aaron Portnoy. Black Hat US 2007

由上图可知,该框架主要包含四个部分:

1、数据生成:根据协议格式利用原语来构造请求  

2、会话管理/驱动:将请求以图的形式链接起来形成会话,同时管理待测目标代理请求,还提供一个 web 界面用于监视和控制

3、代理:与目标进行交互以实现日志记录、对网络流量进行监控等

通常,代理是运行在目标设备上。但是,对于IoT设备而言,大部分情况下都无法在目标设备上运行代理程序。

4、实用工具:独立的命令行工具,完成一些其他的功能

其中,数据生成会话管理/驱动是比较重要的2个模块。对于数据生成模块,Boofuzz框架提供了很多原语来定义请求,如最基础的s_string()s_byte()s_static()等。对于会话管理/驱动模块,其思想体现在下图中。

来源: Fuzzing Sucks! Introducing the sulley fuzzing framework. Pedram Amini & Aaron Portnoy. Black Hat US 2007


在上图中,节点ehlohelomail fromrcpt todata表示 5 个请求,路径'ehlo'->'mail form'->'rcpt to'->'data''helo'->'mail from'->'rcpt to'->data'体现了请求之间的先后顺序关系。callback_one()callback_two()表示回调函数,当从节点echo移动到节点mail from时会触发该回调函数,利用这一机制,节点mail from可以获取节点ehlo中的一些信息。而pre_send()post_send()则负责测试前的一些预处理工作和测试后的一些清理工作。

理解了这几个模块的功能后,使用该框架进行测试的主要步骤如下:

1、根据网络数据包构造请求

2、设置会话信息(包括测试目标的ip地址和端口等),然后按照请求的先后顺序将其链接起来;

3、添加对目标设备的监控和设备重启机制等;

4、开始fuzz

协议fuzz实战

以某型号路由器为例,由于路由器上HTTP服务是最为常见的,故以http协议为例进行介绍。

模糊测试属于动态分析技术,因此需要有真实设备,或者采用对固件进行仿真的方式。

根据网络数据包构造请求

首先,需要尽可能多地与设备进行交互,然后捕获相应的http请求数据包,如下。

以登录请求为例,对应的http请求报文示例如下。

利用该框架中提供的原语对http请求进行定义,部分示例如下。

是否对某个字段进行 fuzz 需根据具体情况确定。对所有字段都 fuzz,生成的畸形数据包会非常多,测试所耗费的时间比较长,但发现问题的可能性比较大;只对少部分字段进行 fuzz,生成的畸形数据包会比较少,测试所耗费的时间更短,同时发现问题的可能性也比较小。

字段的粒度大小可能也会对测试结果有所影响。比如,如果对<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>进行变异,是将其当作一个整体,还是拆分为更小的单元?

至于具体怎么对某个字段进行变异,如针对字符串的变异,该框架内已包含一些规则。当然,也可以自己增加规则。

类似的,对网络数据包中的其他http接口请求进行同样的定义。

测试的接口越多,触发问题的可能性越大。

设置会话信息

根据捕获的数据包定义完请求后,设置与会话相关的信息,包括目标设备的 ip 地址、端口等。

然后将之前定义的请求按照一定的先后顺序链接起来,部分示例如下。

其中,由于setsysemailsettingssetsyslogsettingssetschedulesettings等请求需要在登录之后才可以正常使用,所以需要在login请求之后发生。而setsysemailsettingssetsyslogsettingssetschedulesettings这几个请求之间则没有明确的先后关系。add_auth_callback为自定义的回调函数,主要用于从login请求中获取用于登录认证的信息如cookie,然后将其设置于setsysemailsettingssetsyslogsettingssetschedulesettings等请求中。

添加对目标设备的监控

这里通过设备HTTP服务的可用性来判断目标设备是否发生异常。如果HTTP服务无法访问,说明设备可能崩溃了。前面设置的Remote_NetworkMonitor()就是用于对服务的可用性进行监测,其核心代码如下。

Remote_NetworkMonitor()为自行添加的代码,不属于Boofuzz框架。

前面也提到过,该监测方式的粒度比较粗,可能会存在漏报,可以采用或结合一些其他的方式进行改进。

1、如果可能,在测试时对设备内部的输出日志进行记录,比如设备打印的一些输出信息;

2、如果可能,在 gdb 调试状态下进行测试。

至于对环境进行恢复,由于该设备崩溃后会自行重启,所以无须额外的操作,只需调用sleep()等待设备重启后即可。

开始 fuzz

最后调用session.fuzz()驱动整个过程,然后运行脚本即可。默认情况下,会在 26000 端口开启一个 web 服务,用于控制或查看测试的进度及相关信息等。在测试完成后,可以通过查看测试记录,看是否有测试用例造成目标设备出现异常,以进行进一步分析。

笔者目前尚未对使用的Boofuzz框架进行更新。在最新的 commit 中,对 web 界面进行了改进,显示的信息更丰富。

小结

本文以IoT设备为例,对模糊测试框架Boofuzz,以及利用该框架对网络协议进行 fuzz 的基本流程进行了简要介绍。如果想要获得更好的效果,还需要对其中的细节进行进一步的优化与完善。

相关链接

boofuzz: Network Protocol Fuzzing for Humans:

https://github.com/jtpereyda/boofuzz

Fuzzing Sucks! Introducing Sulley Fuzzing Framework:

http://docplayer.net/42947526-Fuzzing-sucks-introducing-sulley-fuzzing-framework-pedram-amini-1-aaron-portnoy-2-black-hat-us-2007.html

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