论文笔记——IOTFUZZER: Discovering Memory Corruptions in IoT Through App-based Fuzzing

作者：Jiongyi Chen , Wenrui Diao, Qingchuan Zhao , Chaoshun Zuo , Zhiqiang Lin , XiaoFeng Wang , Wing Cheong Lau , Menghan Sun , Ronghai Yang, and Kehuan Zhang

会议：NDSS 2018

1. 概述

        作者提出了一个新型自动黑盒Fuzz测试框架——IOTFUZZER，旨在监测物联网设备中的内存损坏漏洞

        提出针对物联网设备的黑盒测试方案。在异常检测方面, 通过分析物联网设备的响应报文来判断是否触发了崩溃。根据传输协议类型分两个策略。基于 TCP 的通信, 通过 APP 与物联网设备指定服务的连接状态来判断; 基于 UDP 的通信, 事先从 APP 中提取出用于检测物联网设备端服务程序存活性的心跳消息, 为了不影响模糊测试性能, 每十次测试插入一个心跳消息来判断物联网设备端程序是否崩溃

主要优点

无需获取IOT设备固件镜像

无需逆向分析

无需知道协议具体内容

工作目的

仅Fuzz测试，用于指导后续的安全分析，找出漏洞的根源。

基于APP分析的Fuzz测试框架

固件难以获取、解压

大多数IOT设备带有官方APP

APP中包含丰富的命令（种子）消息，URL和加密/解密信息

轻量级，无需复杂的逆向和协议分析

2. 相关背景

IOT通信模型

手机直接与IOT设备进行通信

使用供应商提供网络云服务进行通信

工作中的挑战与解决方案

不同设备可能使用不同的已知协议或未知协议，需要自动识别和Fuzz未知协议的协议字段 => 在数据源处突变协议字段

处理加密的消息和提取密钥 =>运行时重用加密函数

未破解IOT设备，难以实时监控 =>心跳机制检测活跃度

3. 框架实现

1、UI分析 目标是确定最终导致消息传递的UI元素。 执行静态分析以将不同活动中的UI元素与目标网络API相关联。 工具：Monkeyrunner

2、数据分析 识别协议字段并记录以协议字段为参数的函数。 动态污点跟踪硬编码字符串，用户输入或系统API。 工具：TaintDroid

3、动态Fuzz hook目标函数，并传递突变参数。传递突变给多个挂钩函数，进行多次Fuzz它，并且可能会hook相同的函数以Fuzz多个协议字段。

随机选择一个字段的子集来进行变异，而不是突变所有字段（因为所有字段被突变的消息都可能被设备轻易拒绝）。

基于突变的Fuzz

更改字符串的长度以实现栈溢出或堆溢出和越界。

更改整数，双精度或浮点的值导致整数溢出和越界。

更改类型或为未初始化的变量提供空值。

工具：Xposed

4、实时监听

四种响应

预期的响应

意外的响应

无响应

断开

使用心跳机制，从IoT应用程序中提取心跳消息；在Fuzz测试过程中，每十次Fuzz测试插入一个心跳消息

4. 评估与分析

测试设备 17台主流制造商提供的畅销产品， 所有这些设备都可以通过官方IoT应用程序通过本地Wi-Fi网络对设备操作。 通信协议和数据传输格式没有限制。

测试结果 通过使用IOTFUZZER自动化框架（每台设备运行24小时）对17台IoT设备进行Fuzz测试，在9台设备中发现15个严重漏洞（内存损坏）。包括：

5个基于堆栈的缓冲区溢出

2个基于堆的缓冲区溢出

4个空指针引用和4个崩溃

将在IOTFUZZER识别后进行一步检查。

效率 同Sulley和BED相对比，普遍具有较高的效率。

UI性能分析

应用相对简单，调用的事件和活动数量不多。

同时调用的函数不多，重要的函数被多次反复调用。

Fuzz精度

设备没有心跳响应或断开基于TCP的连接可能是由实验中的不可预知的通信错误引起的。因此精度普遍不高

测试案例

基于WIFI的TP-LINK智能插头

name字段本应是字符串，被Fuzz成整数。

当突变的消息传递到Wi-Fi智能插头时，设备将呈红色闪烁并拒绝任何有效的消息。

通过复杂的固件分析，这些漏洞是由使用未初始化的指针触发的。

Belkin WeMo 开关

如果没有提供命令消息“SetSmartDevInfo”的内容，则该消息会导致交换机崩溃并自动重启。

该消息触发0x00000000的无效读取访问。

如果没有，则数据结构中的指针未初始化，然后导致从0x00000000读取。

5. 讨论与限制

局限性

测试范围

移动应用程序提供了便于设备管理的主要数据输入渠道，可以尝试使用其他数据通道（如传感器或调试端口）。

连接模式

目前仅通过Wi-Fi连接的设备，日后可扩展到其他通信模式，如蓝牙，Zigbee。

结果判断

IOTFUZZER无法直接生成内存损坏类型和根本原因，在黑盒测试中，最终的漏洞确认通常需要进行一些手动操作。

结果的准确性

存在大量误报。

在某些情况下，内存损坏不会导致崩溃。

局限

IoTFuzzer 存在一定的局限性,

(1)物联网设备需要有相关的 APP 用于分析, 而对于很多物联网设备来说, 没有对应的 APP

(2)需要真实物理设备用于连接测试

(3) 仍然存在性能问题, 吞吐率没有超过1个/秒

(4)该工具通过崩溃检测来发现漏洞, 然而在文献中也提到, 很多溢出类漏洞不一定造成程序崩溃

(5)测试的代码覆盖率只包含处理与 APP 交互的那部分代码。

作者：小吗喽_jie