IoT设备固件分析之网络协议 fuzz
2021-07-05 16:25:00 Author: paper.seebug.org(查看原文) 阅读量:116 收藏

作者：cq674350529
本文首发于信安之路，原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5gwJpqj7ysue19OcoPI16A

通常，在对IoT设备的固件进行分析时，固件中与提供服务如HTTP、Telnet、RTSP、UPnP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、工具静态扫描和人工审计等。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HTTP、FTP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；而针对二进制协议，则常采用kitty框架进行测试。

  • 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。

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：

  • 数据生成：根据协议格式利用原语来构造请求

  • 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

  • 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。

  • 实用工具：独立的命令行工具，完成一些其他的功能

其中，数据生成和会话管理/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ehlo、helo、mail from、rcpt to、data表示5个请求，路径'ehlo'->'mail form'->'rcpt to'->'data'和'helo'->'mail from'->'rcpt to'->data'体现了请求之间的先后顺序关系。callback_one()和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()和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。

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。

POST /HNAP1/ HTTP/1.1
Connection: keep-alive
Content-Length: 400
HNAP_AUTH: E889FD5249E5D51C6C9424283DE3B5DB 1553349899
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36
Content-Type: text/xml; charset=UTF-8
Accept: */*
X-Requested-With: XMLHttpRequest
SOAPAction: "http://purenetworks.com/HNAP1/Login"
Accept-Encoding: gzip, deflate
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?><soap:Envelope xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:soap="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/"><soap:Body><Login xmlns="http://purenetworks.com/HNAP1/"><Action>request</Action><Username>xxx</Username><LoginPassword>xxx</LoginPassword><Captcha></Captcha></Login></soap:Body></soap:Envelope>

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。

s_initialize('login')   # 整个请求的名称

# 对应 POST /HNAP1/ HTTP/1.1
s_string('POST', name='method')     # 对该字段进行fuzz
s_static(' ')
s_static('/HNAP1/', name='url')     # 不对该字段进行fuzz
s_static(' ')
s_static('HTTP/1.1')
s_static('\r\n')

# 对应 Content-Length: 400
s_static('Content-Length')
s_static(':')
s_size('data', output_format='ascii', fuzzable=True)    # size的值根据data部分的长度自动进行计算，同时对该字段进行fuzz
s_static('\r\n')

# 对应http请求数据
with s_block('data'):
    s_string('<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>')
    s_static('<soap:Envelope xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:soap="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/">')
    s_static('<soap:Body>')
    s_static('<Login xmlns="http://purenetworks.com/HNAP1/">')
    s_static('<Action>')
    s_string('login', max_len=1024)     # 字段变异后的最大长度为1024
    s_static('</Action>')
    # 省略部分内容
    s_static('</soap:Envelope>')

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。

host = '192.168.2.1'
port = 80

# 其他参数可以按需设置，比如添加fuzz_loggers来保存测试用例和结果等
session = Session(session_filename='http_session', receive_data_after_fuzz=True, ignore_connection_reset=True, restart_sleep_time=10)
target = Target(
    connection=SocketConnection(host, port, proto='tcp'),
    netmon=Remote_NetworkMonitor(host, port, proto='tcp'))  # 服务可用性监控

session.add_target(target)

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。

session.connect(s_get('login'))     # 默认前置节点为root
session.connect(s_get('login'), s_get('setsysemailsettings'), callback=add_auth_callback)
session.connect(s_get('login'),s_get('setsyslogsettings'), callback=add_auth_callback)
session.connect(s_get('login'),s_get('setschedulesettings'), callback=add_auth_callback)

其中，由于setsysemailsettings、setsyslogsettings、setschedulesettings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setsysemailsettings、setsyslogsettings和setschedulesettings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setsysemailsettings、setsyslogsettings、setschedulesettings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。

# 通过TCP全连接来判断目标端口是否在监听
if self.proto == "tcp" or self.proto == "ssl":
    try:
        self._sock.connect((self.host, self.port))
        self.alive_flag = 1
    except socket.error as e:
        self.alive_flag = 0
  • 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。

  • 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；
  • 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。

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。

boofuzz: Network Protocol Fuzzing for Humans

Fuzzing Sucks! Introducing Sulley Fuzzing Framework

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