Peach Fuzzer漏洞挖掘实战

概述

本文主要介绍模糊测试技术，开源模糊测试框架Peach Fuzzer，最后使用Peach Fuzzer对Modbus Slave软件进行漏洞挖掘，并成功挖掘到0DAY漏洞。（文中涉及的漏洞已提交到国家漏洞库，现已修复）

模糊测试技术

模糊测试（Fuzz Testing）是一种黑盒测试技术，它通过自动生成一些随机、半随机或者经过分析的数据输入到程序中，来发现潜在的漏洞和错误。具体来说，模糊测试会将大量的随机数据输入到被测程序中，然后观察程序的行为，如果程序崩溃或出现异常，则说明发现了一个漏洞。模糊测试常常应用于网络协议、文件格式、解析器等需要接收输入数据并对其进行处理的软件系统。

在模糊测试中，测试用例通常是自动生成的，并尽量使其包含各种可能性的边界情况，例如最大值、最小值、非法输入、异常字符等。同时，模糊测试还可以根据具体的测试目标进行一些特定的配置，比如设置特定协议数据包的有效负载长度、使用不同的编码方式、调整模糊测试引擎的参数等。

模糊测试可以使用各种工具和框架来实现，例如American Fuzzy Lop（AFL）、Peach Fuzzer、Spike等。这些工具可以自动化生成测试用例并执行测试，同时还能够记录测试过程中产生的信息，帮助开发人员更快地定位问题。在实际应用中，模糊测试通常与其他测试技术（如静态分析、符号执行等）结合使用，以提高软件的质量和安全性。

Peach Fuzzer框架

Peach Fuzzer是一款基于模型的模糊测试工具，旨在帮助测试人员发现和利用软件程序中的漏洞和缺陷。它使用一种基于模型的方法，通过分析目标系统的协议、数据格式和行为规则来生成有效的测试用例。

Peach Fuzzer具有以下特点：

高度可定制性：

提供了一个高度可定制的框架，可以轻松地扩展和定制测试用例生成和数据分析功能，以满足各种测试需求。

模型驱动的测试：

测试过程是基于目标系统的数据模型进行的。通过对目标系统进行分析和建模，可以自动生成有效的测试用例，以验证系统的行为和规则。

多协议支持：

支持多种协议和数据格式，包括HTTP、FTP、SMTP、XML和JSON等，可以用于测试各种类型的应用程序和系统。

多平台支持：

支持多种操作系统和开发平台，包括Windows、Linux、macOS和Android等。

Peach Fuzzer框架的体系结构可以简化如下：

数据模型：表示输入和输出所需要的数据结构。