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BoBpiler-fuzzer

BoBpiler-fuzzer는 Windows 및 Linux 환경 모두에서 사용 가능한 범용 퍼저입니다. 이 도구는 다양한 아키텍처와 컴파일러를 지원하며, 복잡한 코드 생성을 위한 여러 코드 생성기를 포함하고 있습니다.

Fuzzer Display

Fuzzer Display

Detected and Reported Bugs By BoBpiler-Fuzzer

  • A repository dedicated to documenting and detailing bugs discovered by the BoBpiler fuzzer. It includes comprehensive reports and analyses of compiler optimization bugs identified across different architectures and compilers.

Compiler Bug vulnerable PoCs and Stealth Backdoor Scenarios

  • This repository showcases Proof of Concepts (PoCs) and stealth backdoor scenarios developed from the bugs reported in the BoBpiler/bug-list. It illustrates how compiler optimization bugs can be exploited to create vulnerabilities and stealth backdoors in software.

지원 OS 및 환경

  • Ubuntu 22.04.2 LTS (WSL2, Native)
  • Windows 11 Pro
    • x64 Native Tools Command Prompt for VS 2022
    • arm64 Native Tools Command Prompt for VS 2022

지원 컴파일러

  • Windows:
    • MSVC CL, Mingw, LLVM-mingw (x86_64)
    • MSVC CL, MSVC clang-cl (arm64)
  • Linux:
    • GCC, LLVM (다양한 아키텍처 지원)
      • Arm64 (little)
      • Risc-v64 (little)
      • X86-64 (little)
      • Mips64 (big)
      • Mips64el (little)
      • Powerpc64le (little)
      • Powerpc64 (big)
      • S390x (big)
      • Sparc64 (big)
    • emcc, wasienv
      • wasmer
      • wasmtime
      • node
      • wasirun

코드 생성 제너레이터

  • Csmith
  • Yarpgen
  • Yarpgen_Scalar

추가 기능

  • MacOS (x86_64)에서의 Mach-O 바이너리 생성 및 실행 지원(by Osxcross and Darling)

Telegram Notification Setup

알림을 받기 위해서는 텔레그램 봇 설정이 필요합니다.

Steps:

  1. Get your Bot Token: Telegram's BotFather를 통해 봇을 생성하고 토큰을 획득합니다.
  2. Find your Chat ID: 텔레그램 봇에 메시지를 보내고 /getUpdates API 메서드를 사용하여 Chat ID를 찾습니다.
  3. Edit config.py: 프로젝트 폴더에서 conf.py 파일을 열고, TOKEN과 CHAT_ID 변수에 획득한 Bot Token과 Chat ID를 할당합니다.

사용법

1. 필수 설치 및 업데이트

필수 설치

sudo -E ./install.sh
c:\{REPO}> INST_DEPS.bat

Linux - install.sh 스크립트를 실행하면 필요한 모든 설정과 파일들이 자동으로 설치되며, 선택을 통해서 원하는 것만 설치가 가능합니다.

Window - INST_DEPS.bat 배치 파일을 실행하면 필요한 설치가 이루어집니다.

업데이트

sudo -E ./update.sh

최신 버전의 GCC, RISC-V GCC Toolchain 및 LLVM을 업데이트하고 재빌드하기 위해, update.sh 스크립트를 sudo -E 옵션과 함께 실행합니다.

2. 퍼저 실행

실행 방법

Linux 환경:

python3 fuzzer.py

Windows 환경:

python fuzzer.py

옵션 설명

  1. --no-timeout:

이 옵션을 사용하여 퍼저를 실행하면, partial_timeout을 무시합니다.

python3 fuzzer.py --no-timeout
  1. --endian:

이 옵션은 아키텍처의 엔디언 타입을 지정합니다. big 또는 little 값 중 하나를 선택할 수 있습니다.

  • big: 빅 엔디안 아키텍처에 대해서 퍼저를 실행합니다.
python3 fuzzer.py --endian big
  • little: 리틀 엔디안 아키텍처에 대해서 퍼저를 실행합니다.
python3 fuzzer.py --endian little
  1. No option:

옵션을 지정하지 않고 퍼저를 실행하면, 기본적으로 partial_timeout을 탐지하며 리틀엔디안 아키텍처에 대해서 퍼저를 실행합니다.

3. 결과 저장 구조

output 폴더 내부에서는 각 생성기(yarpgen, csmith 등) 별로 서브폴더가 생성됩니다. 각 서브폴더 안에는 catch와 temp 두 개의 폴더가 있습니다.

  • temp: 작업 중인 데이터가 저장됩니다.
  • catch: 버그를 포착한 경우 해당 데이터가 저장됩니다.

각 catch와 temp 폴더 내부에는 소스 코드의 UUID를 이름으로 하는 폴더가 생성되고, 그 안에는 다음과 같은 파일들이 저장됩니다:

  • 소스 코드 파일
  • 컴파일된 바이너리 파일들
  • 결과를 정리한 .txt와 .json 파일

예시 트리 구조는 다음과 같습니다.

.
├── **yarpgen**
│   ├── **temp**  (작업 중인 데이터 저장)
│   │   └── {UUID}
│   │       ├── init.h
│   │       ├── func.c
│   │       └── driver.c
│   └── **catch**  (버그를 포착한 데이터 저장)
│       ├── partial_timeout
│       │   └── {UUID}
│       │       ├── ... (GCC, Clang 등 다양한 컴파일러 결과)
│       │       ├── {UUID}_result.txt
│       │       └── {UUID}_result.json
│       └── abnormal_compile
│           └── {UUID}
│               ├── ... (GCC, Clang 등 다양한 컴파일러 결과)
│               ├── {UUID}_result.txt
│               └── {UUID}_result.json
└── **csmith**
    ├── **temp**  (작업 중인 데이터 저장)
    │   └── {UUID}
    │       └── random_program_{UUID}.c
    └── **catch**  (버그를 포착한 데이터 저장)
        └── {UUID}
            ├── ... (GCC, Clang 등 다양한 컴파일러 결과)
            ├── {UUID}_result.txt
            └── {UUID}_result.json

4. 특이사항

  1. 타임아웃: 현재 생성기 10초, 컴파일 30초, 바이너리 10초로 설정했습니다. config.py에서 timeout을 조절할 수 있습니다.
  2. output 폴더에 생성기 별로 결과가 담겨있으며, 연 월 일 시를 기준으로 이름이 생성되고 동일한 폴더가 있다면 삭제하고 만들기 때문에 주의해야 합니다.
  3. config.py에서 generators, compilers 부분을 수정해서 특정 부분만 실행할 수 있습니다. 추후에 옵션을 줄 수 있도록 해보겠습니다.
  4. 현재 config.py에 있는 설정으로 돌리면 CPU 자원과 메모리 사용이 극심하기 때문에 테스트 하고 싶은 옵션으로 설정해주고 실행하는 것이 좋을 것 같습니다. (컴파일러 종류, 옵션 등...)