Ubuntu 22.04
AFL++ 4.09c
Grammar-Mutator
(commit:74f8e136b94b66ec7e5ff0c1ef97be281a8b8ba0)

$ git clone https://github.com/AFLplusplus/AFLplusplus.git
$ cd AFLplusplus/
$ make

随后配置 Grammar-Mutator 环境，Grammar-Mutator 依赖 antlr4 运行，需要先配置 antlr4 如下：

# 从 github 拉取 Grammar-Mutator
$ git clone https://github.com/AFLplusplus/Grammar-Mutator.git
# 配置 antlr4
$ cd Grammar-Mutator/
$ sudo apt install valgrind uuid-dev default-jre python3
$ wget https://www.antlr.org/download/antlr-4.8-complete.jar

Grammar-Mutator 使用 json 格式描述语法，在 [src]/grammars/ 提供了几个示例语法文件：http/javascript/json/test/ruby，其中 test.json 的语法文件如下：

{
    "<A>": [["I ", "<B>"]],
    "<B>": [["like ", "<C>"]],
    "<C>": [["C"], ["C++"]]
}

json 主要描述语法的前后关系以及终结符值，这种方法非常简单易懂(类似BNF范式)；使用尖括号 <token> 表示非终结符，其他则为终结符，每个符号使用一个二维数组表示其可选值，其中每一个一维数组对应符号的可选值(一维数组之间为并列关系)，一维数组内部的值表示该选项具体的值(一维数组内部的值为串联关系)；所以以上语法可以生成的数据为：

I like C
I like C++

我们通过以下语句编译 Grammar-Mutator 项目：

$ make ANTLR_JAR_LOCATION=./antlr-4.8-complete.jar GRAMMAR_FILE=grammars/test.json

执行如下，成功编译后将生成 grammar_generator-test 用于生成种子文件，以及 libgrammarmutator-test.so 用于 AFL++ 变异算法插件，如下：

我们可以使用 grammar_generator-test 生成 fuzzing 种子文件，或检查测试语法是否正确：

# ./grammar_generator-test <max_num> <max_size> <output_dir> <tree_output_dir> [<random seed>]
$ ./grammar_generator-test 10 1000 seeds trees

执行如下：

其他示例语法可以自行尝试测试。

我们首先使用 AFL++ 进行常规 fuzzing，为了方便演示和对比，我们编写「10以内的加减法」的小工具作为 fuzzing 目标(ten-addsub.c) ：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
char VALID_CHARS[] = {'0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '+', '-'};
// valid-format: 1+2+3+4-5
int check_character(char* data, int len) {
    int vc_len = strlen(VALID_CHARS);
    if (len % 2 != 1) {
        return 0;
    }
    int opflag = 0;
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        int valid = 0;
        for (int j = 0; j < vc_len; j++) {
            if (data[i] == VALID_CHARS[j]) {
                valid = 1;
            }
        }
        if (valid == 0) {
            return 0;
        }
        if (data[i] == '+' || data[i] == '-') {
            if (opflag == 0) {
                return 0;
            }
            opflag = 0;
        } else {
            if (opflag == 1) {
                return 0;
            }
            opflag = 1;
        }
    }
    return 1;
}
int addsub(int sum, char op, char v) {
    if (op == '+') {
        return sum + (v - 0x30);
    } else {
        // op == '-'
        return sum - (v - 0x30);
    }
}
int main(int argc, char* argv[]) {
    char data[1025] = {};
    printf("please input expr:\n");
    scanf("%1024s", data);
    int data_len = strlen(data);
    if (check_character(data, data_len) == 0) {
        printf("error: invalid characters\n");
        return 0;
    }
    int sum = (data[0] - 0x30);
    for (int i = 1; i < data_len; i+=2) {
        sum = addsub(sum, data[i], data[i+1]);
        // crash
        if (data_len == 9 && data[i+1] == '5' && sum == 0) {
            char *crash = NULL;
            crash[0] = 1;
        }
    }
    printf("result = %d\n", sum);
    return 0;
}

我们埋了一个 crash 的点，当输入长度为 9(即五个数字参与运算)，当前数字为 '5'，任意一轮计算结果为 0 时，手动抛出 Null-Pointer Write Exception。

我们对该测试用例进行常规 fuzzing：

# 编译 harness (关闭优化以便更符合代码预期)
$ ../AFLplusplus/afl-gcc -Wall -O0 ten-addsub.c -o harness 
# 准备种子文件
$ mkdir in
$ echo "1+2" > in/1
# 启动fuzzing(并开启确定性变异)
$ ../AFLplusplus/afl-fuzz -D -i in/ -o out/ -t 1000 ./harness

执行如下：

我们可以通过 cat out/default/.cur_input 查看 AFL++ 的当前输入数据，以此来抽样评估变异的输入数据，如下：

可以看到输入数据变异得比较发散，其中大多数都无法通过 check_character() 函数的检查。

我们使用语法变异来进行 fuzzing，首先为我们的「10以内的加减法」小工具编写语法 addsub.json：

{
    "<EXPR>": [["<NUMBER>", "<OPERATION>", "\n"]],
    "<OPERATION>": [["<SYMBOL>", "<NUMBER>", "<OPERATION>"], []],
    "<SYMBOL>": [["+"], ["-"]],
    "<NUMBER>": [["0"], ["1"], ["2"], ["3"], ["4"], ["5"], ["6"], ["7"], ["8"], ["9"]]
}

以上语法描述的是：

• 每条 EXPR，以 NUMBER 开头，后跟 OPERATION，结尾为 \n 字符

• 每个 OPERATION 由 [SYMBOL, NUMBER] 串联组成，可以有 0 个或多个 OPERATION

• 每个 SYMBOL 从 +- 字符二选一

• 每个 NUMBER 从 0123456789 字符中十选一

使用 Grammar-Mutator 编译以上语法：

make ANTLR_JAR_LOCATION=./antlr-4.8-complete.jar GRAMMAR_FILE=grammars/addsub.json

使用 grammar_generator-addsub 生成种子数据，可以生成的数据非常符合预期，如下：

我们将 libgrammarmutator-addsub.so 拷贝至 fuzzing 工作目录下，目录结构如下：

├── harness
├── in
│?? └── 1                          // “1+2”
├── libgrammarmutator-addsub.so
├── out
└── ten-addsub.c

这里我们仍使用上文的 1+2 作为输入种子，这样可以方便我们更好的进行对比；在实际场景下，可以直接使用语法变异器生成的种子。

使用 AFL_CUSTOM_MUTATOR_LIBRARY 指定语法变异插件模块，还需要使用 AFL_CUSTOM_MUTATOR_ONLY=1 设置仅使用自定义变异(即不使用 AFL++ 默认的变异算法，因为默认变异可能大幅破坏语法结构从而导致 Grammar-Mutator 报错退出)，启动 fuzzing 如下：

AFL_CUSTOM_MUTATOR_ONLY=1 AFL_CUSTOM_MUTATOR_LIBRARY=./libgrammarmutator-addsub.so ../AFLplusplus/afl-fuzz -i in/ -o out/ -t 1000 ./harness

执行如下：

同样通过 cat out/default/.cur_input 查看 AFL++ 的当前输入数据，可以看到变异数据也非常符合预期：

通过语法变异 1min 就发现了 crash，对比常规 fuzzing 在路径覆盖率和效率上都有显著的提高。

antlr4 是著名的语法解析引擎，Grammar-Mutator 底层依赖 antlr4 进行工作，其 json 文件需要首先翻译为 g4 语法文件，才能被 antlr4 解析加载，其编译过程示意如下：

上文中 Grammar-Mutator 提供的示例语法 test.json 对应的的 g4 语法如下：

grammar Grammar;
entry
    : node_A EOF
    ;
node_A
    : 'I ' node_B
    ;
node_B
    : 'like ' node_C
    ;
node_C
    : 'C'
    | 'C++'
    ;

实际上 antlr4 应用非常广泛，从 fuzzing 的角度考虑可以直接基于 antlr4 的语法文件构建自定义变异器，从而复用 antlr4 大量现有的描述文法，为对应的应用进行高效的 fuzzing。

[2] https://github.com/AFLplusplus/AFLplusplus

[3] https://securitylab.github.com/research/fuzzing-apache-1/

[4] https://github.com/antlr/antlr4/blob/master/doc/index.md

[5] https://github.com/antlr/grammars-v4

[6] https://github.com/antlr/antlr4/blob/master/doc/getting-started.md

[7] https://rk700.github.io/2018/01/04/afl-mutations/

[8]《Antlr4权威指南》