智能合约安全中的自定义模糊测试

智能合约安全的自定义模糊测试

超越黑盒工具

模糊测试是一种强大的、由混沌驱动的测试技术，在现代软件安全中起着至关重要的作用。通过向应用程序提供格式错误或意外的输入，它可以发现隐藏的漏洞——从简单的 bug 到严重缺陷。虽然许多工具依赖于通用的自动化，但 Spearbit 的方法将模糊测试自动化与专家驱动的手动审查相结合，针对每个目标系统的特定架构和威胁模型量身定制。

每个活动都始于深入的技术评估，研究人员在其中识别高风险区域并设计自定义模糊测试工具和有针对性的测试场景。这确保了全面的探索，包括现成工具通常会遗漏的罕见极端情况。

本指南分解了模糊测试的工作原理，探讨了真实世界的例子，概述了核心策略，并提供了可操作的建议，将模糊测试集成到你的开发工作流程中。

模糊测试的工作原理

从本质上讲，模糊测试将不可预测的数据注入到软件中，以触发意外行为。输入可能包括损坏的有效负载、格式错误的文件或边界情况参数。崩溃、内存泄漏和未处理的异常通常表明存在更深层次的安全缺陷。随着时间的推移，模糊测试发现了一些最具影响力的软件漏洞，巩固了其在安全工具包中的作用。

然而，并非所有的模糊测试都是一样的。许多工具依赖于预构建的测试用例和广泛的扫描，通常会遗漏特定于架构的缺陷。Spearbit 通过将自动化与手动专业知识相结合来弥合这一差距。在深入的架构审查之后，我们的团队构建定制的模糊测试基础设施、量身定制的工具和输入，这些工具和输入与每个系统的独特设计和风险状况相一致。

这种实践方法在发现后仍然有效。一旦模糊测试活动识别出漏洞，Spearbit 就会进行根本原因分析，提供补救指导，并进行重新测试以验证修复，从而创建一个反馈循环，从而提高长期弹性，而不仅仅是快速修补。

“与强大的团队合作的最大优势之一是我们可以节省大量的手动审查时间——因为我们可以依靠熟练的工程师在模糊测试过程中提供帮助。例如，对于 Optimism，我实际上不需要进行手动审查。专注于设置模糊测试工具会更有效。这两种方法完美地互补：手动审查发现了我会错过的漏洞，而模糊器发现了仅靠手动审查无法发现的错误。” （Spearbit 的安全专家 0xicingdeath 说道）

Spearbit 的方法

Spearbit 的差分模糊测试设置是专门为这种环境量身定制的。该团队实施了一个自定义工具来模拟 syscall 输入并监控寄存器状态转换。检测允许模糊器断言每次执行时实现之间的等效性。一旦检测到不一致，Spearbit 研究人员就会执行根本原因分析，构建可重现的测试用例，并提供具有风险分类的固定建议。

本次合作证明了高级模糊测试策略对于识别紧急行为的必要性。它还反映了 Spearbit 的核心优势：将动态分析与专家分类相结合，以精确验证多环境系统的完整性。

模糊测试的类型

模糊测试不是一种一刀切的技术，它有几种方法，每种方法都适用于不同的测试目标和目标系统。了解智能和加粗笨模糊器的区别，以及诸如基于突变和基于生成的模糊测试之类的关键策略，对于选择正确的方法至关重要。下表总结了这些模糊测试类型，重点介绍了它们的工作方式、最有效的领域以及它们影响的真实示例。

差分模糊测试示例：揭示跨实现语义不一致

在最近的一次合作中，Spearbit 应用了一种差分模糊测试策略来验证同一执行逻辑的两个实现的一致性。一个版本在链上运行，另一个版本在链下运行。两者的目的都是在功能上完全相同。目标是识别细微的不一致，这些不一致不会通过静态分析或手动审查单独出现。

目标： 模糊器配置为生成表示低级 syscall 序列的随机输入。这些输入同时传递给两个实现。在寄存器级别监控每次执行的输出，以验证两个环境要么产生相同的结果，要么以相同的方式失败。

发现： 经过延长的测试周期后，模糊器识别出由在填充的 uint256 值上使用按位 NOT 运算符引起的语义差异。尽管两个实现都执行了看似等效的逻辑检查，但由于环境特定的按位运算解释，它们的行为有所不同。

链下实现

链上实现 (EVM)

在链下环境中，表达式以可预测的方式进行评估，产生一个布尔结果，导致 0 或 1。相比之下，EVM 的 not 操作码对 256 位输入执行全宽按位反转，返回 uint256.max。这导致条件逻辑不同，导致不同的寄存器状态和不一致的下游行为。

影响： 这种不一致几乎无法通过手动代码审查来检测。它需要随机输入生成、实时输出比较以及对两个执行环境的架构理解。这种差异带来了重大的正确性风险，尤其是在依赖于确定性跨层执行的协议中。

为什么开发人员和组织需要模糊测试

随着软件系统复杂性和集成度的提高，它们的攻击面也在增加。传统的测试（手动审查、语法检查器、静态分析）难以跟上不断演变的威胁。模糊测试通过自动生成意外输入来暴露其他方法经常遗漏的漏洞来解决此问题。

模糊器非常适合：

• 发现隐藏的错误： 它们揭示了代码审查和单元测试中忽略的极端情况、隐藏的假设和逻辑缺陷。
• 扩展安全测试： 与手动方法不同，模糊器可以持续有效地探测大型代码库，从而快速发现关键问题。
• 捕获危险的漏洞： 从拒绝服务威胁到算术溢出，模糊器有助于防止现实世界的攻击。
• 传统检测和回归检测： 它们会重新发现旧代码中的错误，并验证过去的软件演进问题是否仍然得到修复。
• 差分测试： 在像 EVM 这样的多实现系统中，模糊测试可以发现跨语言或平台的不一致。

模糊器永不休眠，它们可以 24/7 全天候运行。但是，有效使用需要周到的配置：设置迭代目标、监控进度以及演化输入以确保广泛而有意义的覆盖。模糊测试不能取代手动审查，但它可以增强手动审查。当集成到更广泛的安全策略中时，它可以帮助团队更快、更少资源地发现更多错误。

安全飞跃：Spearbit 的高级模糊测试方法

Spearbit 通过提供一种独特的模糊测试方法脱颖而出，该方法旨在应对去中心化系统的挑战。从深入的架构评估开始，Spearbit 的团队会制作自定义模糊测试工具和攻击向量，以针对你协议或应用程序中最关键和最脆弱的组件。

Spearbit 的主要优势包括：

• 跨多种语言的协议感知模糊测试： 支持 Solidity、Rust、Go、Cairo 等，以实现全面的区块链堆栈覆盖，从智能合约到节点客户端和链下服务。
• 自适应、反馈驱动的突变： 基于代码覆盖率和执行反馈的实时输入改进可以发现深度、有状态的错误，例如重入和逻辑不一致。
• 具有可行见解的详细发现： 每个漏洞都附带可重现的测试用例、风险评分和可视化覆盖率报告，以指导有效的补救。
• 持续的重新测试和验证： 除了发现之外，Spearbit 还可以通过持续的验证周期来确保修复有效，从而超越了典型的报告和修补模型。
• 专家、社区驱动的研究： Spearbit 利用精选的精英安全研究人员网络，将对抗性专业知识与自动化工具相结合，以实现最大影响。

Spearbit 将手动、架构感知的模糊测试与威胁建模、审计和形式验证等更广泛的安全措施相结合，使开发人员能够及早且持续地识别和修复漏洞。在零知识应用程序和 AI 驱动协议等不断演变的威胁的未来，Spearbit 提供了自适应的智能模糊测试，这是领先于攻击者和保护关键区块链基础设施所必需的。

开发人员的实际用例

Spearbit 为开发人员提供了一个强大的平台，可以在智能合约上执行高级模糊测试，从而帮助在安全缺陷到达生产环境之前识别它们。以下是 Spearbit 擅长的一些具体应用：

示例：

模糊测试 DeFi 借贷协议可能会揭示利率计算中的隐藏问题，或者通过借款人角色升级权限。借助 Spearbit，开发人员可以在用户受到影响之前识别并修补这些缺陷。

常见陷阱以及如何通过 Spearbit 成功设置

设置为成功： 为了最大限度地提高使用 Spearbit 进行模糊测试的有效性：

• 定位关键功能：将模糊测试重点放在安全影响最大的领域，例如资金转移和基于角色的访问控制。

• 持续执行：长时间运行模糊器以增强突变过程并捕获更深层次的错误，尽管这通常需要大量手动调整才能优化结果。

• 分层安全方法：将 Spearbit 与静态分析器和形式验证工具一起使用，以进行全面的安全审核。

常见陷阱： 避免这些错误，以从模糊测试中获得最大价值：

• 忽略误报：应审查每个标记的异常。误报可能会掩盖实际漏洞。

• 忽略特定于环境的错误：确保在实际网络条件和阻止时间场景下进行测试。

• 将覆盖率等同于安全性：高覆盖率，尤其是行或语句覆盖率，是可取的，但不能保证安全性。虽然它应该指导你的测试工作，但分支覆盖率可以提供更多关于控制流和正确性的见解。

去中心化环境中模糊测试的未来

模糊测试的演变与区块链开发和安全研究的进展息息相关。一个关键方向涉及自主模糊器的出现，这些系统会根据合约的行为动态调整其策略，使它们能够以最少的人工输入来识别和定位漏洞。

另一个前沿是人工智能的集成。机器学习模型正在接受培训，以预测最有效的突变策略，从而显着提高发现高影响错误的速度和准确性。

随着 零知识应用程序 (zkApps) 和 rollups 等技术越来越受欢迎，模糊器也在不断发展以处理这些新范例。这包括测试零知识证明的完整性以及Layer2交互的细微行为。

展望未来，我们可以期望模糊测试工具与形式验证方法（例如符号执行引擎和密码证明系统）深入集成，从而创建一个更全面、更强大的安全框架。

• 原文链接： cantina.xyz/blog/custom-...
• 登链社区 AI 助手，为大家转译优秀英文文章，如有翻译不通的地方，还请包涵～