Técnicas de fuzzing

Las técnicas de fuzzing son métodos utilizados en el campo de la seguridad de software para identificar vulnerabilidades y errores en aplicaciones y sistemas.

El fuzzing implica enviar entradas inesperadas, incorrectas o aleatorias a una aplicación con el objetivo de encontrar fallos de programación, vulnerabilidades de seguridad o comportamientos inesperados.

En este post, veremos cuáles son las técnicas de fuzzing existentes para identificar directorios.

Técnicas de fuzzing

Fuzzing de mutación

Entre las técnicas de fuzzing, la de mutación es la más común y sencilla. Consiste en modificar, de forma aleatoria o determinística, los datos de entrada de una aplicación o sistema para buscar comportamientos inesperados o errores.

Esta técnica implica modificar bits individuales, cambiar valores numéricos y agregar o eliminar caracteres, entre otros cambios, en los datos de entrada para generar casos de prueba diferentes.

El objetivo del fuzzing de mutación es alimentar la aplicación o sistema con datos inesperados o inválidos para evaluar cómo manejan estas entradas atípicas.

La ventaja del fuzzing de mutación es su simplicidad y facilidad de implementación. No requiere un conocimiento profundo de la aplicación o sistema objetivo, ya que se basa en cambios aleatorios en los datos de entrada. Sin embargo, esto también puede ser una limitación, ya que la técnica no garantiza una cobertura exhaustiva de todas las posibles combinaciones de datos.

Fuzzing basado en diccionario

Dentro de las técnicas de fuzzing también tenemos el fuzzing basado en diccionario, que utiliza un conjunto predefinido de entradas válidas y potencialmente maliciosas, conocido como diccionario. Estas entradas se prueban sistemáticamente contra la aplicación o sistema objetivo. El diccionario puede incluir valores típicos, casos límite y ejemplos de inyecciones de código o ataques específicos.

Los datos de prueba se generan combinando y modificando los elementos del diccionario. De este modo, se crea una amplia variedad de entradas posibles, que se utilizan para realizar pruebas exhaustivas del programa o sistema.

El fuzzing basado en diccionario puede ser una técnica eficaz para descubrir vulnerabilidades, como desbordamientos de búfer, errores de validación de entrada o problemas de manejo de errores, entre otros. Al generar diferentes tipos de datos de prueba, se puede explorar el software en busca de situaciones inesperadas que podrían ser aprovechadas por un atacante para comprometer la seguridad del sistema.

Fuzzing de generación gramatical

Esta es otra de las técnicas de fuzzing y utiliza gramáticas para generar casos de prueba válidos, de forma estructurada y sistemática. Se definen reglas gramaticales que describen la estructura y el formato de los datos de entrada válidos para la aplicación o sistema. Luego, se generan casos de prueba siguiendo estas reglas, lo que permite cubrir una amplia variedad de combinaciones y posibles entradas.

En el contexto del fuzzing de generación gramatical, se utilizan gramáticas formales para definir la estructura y las reglas de generación de los datos de entrada. Estas gramáticas pueden ser simples o complejas, dependiendo de las necesidades del programa o sistema que se está probando. Las reglas gramaticales pueden incluir elementos como tipos de datos, longitudes máximas y mínimas, formatos específicos, restricciones y otras condiciones.

Al generar datos de entrada basados en una gramática formal, el fuzzing de generación gramatical puede ayudar a descubrir vulnerabilidades que no se habrían encontrado con fuzzing aleatorio o, simplemente, cambiando datos de entrada existentes. Al seguir las reglas gramaticales, se pueden explorar diferentes rutas de ejecución en el programa o sistema, lo que aumenta las posibilidades de descubrir vulnerabilidades.

Fuzzing dirigido

El fuzzing dirigido o smart fuzzing es una de las técnicas de fuzzing que se enfoca en identificar vulnerabilidades específicas o áreas críticas de una aplicación o sistema. Utiliza conocimientos previos o técnicas de análisis estático y dinámico para guiar la generación de casos de prueba y dirigir el fuzzing hacia las partes más propensas a tener vulnerabilidades. Esto puede implicar el uso de técnicas como la instrumentación del código o el seguimiento de flujos de datos para identificar puntos de entrada y puntos críticos.

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