Fuzzing Bitcoin: Поиск критической уязвимости и новые методы защиты криптовалюты

Fuzzing Bitcoin: Поиск критической уязвимости и новые методы защиты криптовалюты

В криптографических приложениях и криптовалютных кошельках есть критически важные компоненты, такие как генерация ключей, шифрование/дешифрование, подпись транзакций и.т.д. Эти компоненты должны быть основными целями для Фаззинг-тестирования. Использование Фаззинг-тестирования в криптографических приложениях и криптовалютных кошельках помогает выявлять и устранять уязвимости, повышая безопасность и надежность программного обеспечения.

Фаззинг-тестирование (или просто Фаззинг) — это метод тестирования программного обеспечения, который используется для выявления уязвимостей и ошибок путем подачи на вход программы случайных или специально сгенерированных данных. В контексте криптоанализа Фаззинг-тестирование применяется для проверки криптографических алгоритмов и систем на наличие слабых мест, которые могут быть использованы злоумышленниками.

Основная идея Фаззинга заключается в том, чтобы автоматически генерировать большое количество случайных или некорректных входных данных и подавать их на вход тестируемой системе. Затем анализируются результаты работы системы с этими данными, чтобы выявить неожиданные поведения, сбои или уязвимости.

Фаззинг-тестирование в криптоанализе может помочь обнаружить такие проблемы, как:

  1. Буферные переполнения: Ошибки, возникающие при записи данных за пределы выделенной памяти.
  2. Ошибки обработки исключений: Неправильная обработка неожиданных или некорректных данных.
  3. Уязвимости в алгоритмах: Недостатки в реализации криптографических алгоритмов, которые могут быть использованы для взлома.

Этот метод является мощным инструментом для обеспечения безопасности криптографических систем и помогает разработчикам создавать более надежное и защищенное программное обеспечение.

Применение Фаззинг-тестирования к криптовалютным кошелькам имеет несколько преимуществ:

  1. Обнаружение уязвимостей: Фаззинг помогает выявить уязвимости, которые могут быть использованы злоумышленниками для кражи средств или компрометации безопасности кошелька.
  2. Повышение надежности: Тестирование с использованием случайных данных помогает выявить ошибки, которые могут привести к сбоям или некорректной работе кошелька, что в свою очередь повышает его надежность.
  3. Автоматизация процесса тестирования: Фаззинг-тестирование можно автоматизировать, что позволяет проводить тесты более часто и эффективно, чем ручное тестирование.
  4. Разнообразие тестовых сценариев: Фаззинг генерирует большое количество разнообразных тестовых сценариев, что помогает выявить ошибки, которые могли бы остаться незамеченными при использовании традиционных методов тестирования.
  5. Улучшение безопасности: Регулярное Фаззинг-тестирование помогает разработчикам своевременно обнаруживать и устранять уязвимости, что повышает общий уровень безопасности криптовалютного кошелька.
  6. Экономия времени и ресурсов: Автоматизированное Фаззинг-тестирование может сэкономить время и ресурсы, которые в противном случае были бы потрачены на ручное тестирование и отладку.


Фаззинг может помочь обнаружить следующие типы уязвимостей:

  1. Ошибки обработки ввода: Кошельки могут некорректно обрабатывать входные данные, такие как адреса, суммы транзакций или ключи. Фаззинг может выявить случаи, когда некорректные данные приводят к сбоям или неправильной работе кошелька.
  2. Переполнение буфера: Если Биткоин кошелек не проверяет длину входных данных, это может привести к переполнению буфера, что в свою очередь может быть использовано злоумышленниками для выполнения произвольного кода.
  3. Уязвимости в парсерах: Кошельки часто используют парсеры для обработки данных транзакций и других входных данных. Фаззинг может выявить ошибки в этих парсерах, которые могут привести к сбоям или уязвимостям безопасности.
  4. Ошибки в криптографических операциях: Некорректная обработка данных в криптографических операциях может привести к утечке приватных ключей или другим критическим уязвимостям. Фаззинг может помочь выявить такие ошибки.
  5. Уязвимости в API: Если Биткоин кошелек предоставляет API для взаимодействия с другими приложениями, Фаззинг может выявить уязвимости в этих интерфейсах, которые могут быть использованы для несанкционированного доступа или выполнения нежелательных операций.
  6. Ошибки в обработке транзакций: Фаззинг может выявить ошибки в логике обработки транзакций, которые могут привести к неправильному выполнению транзакций или даже к потере средств.

BitcoinChatGPT и выбор инструмента для Фаззинга:

Существует множество инструментов для Фаззинг-тестирования, таких как AFL (American Fuzzy Lop), libFuzzer, Honggfuzz и другие. Фаззинг-тестирование должно быть частью непрерывного процесса разработки и тестирования. Регулярное проведение Фаззинг-тестов поможет своевременно выявлять новые уязвимости и поддерживать высокий уровень безопасности криптовалютного кошелька. В начале 2024 года широкую популярность получили современные технологии которые развивают предварительно обученную модель Bitcoin ChatGPT и находят эффективные способы решение сложных криптографических задач, лежащих в основе метода Фаззинг-тестирования. Рассмотрим пример построение структуры уязвимой Raw транзакции в котором используется модуль BitcoinChatGPT


BitcoinChatGPT №3 Fuzzing Vulnerability Algorithm


Эти инструменты могут помочь выявить уязвимости и улучшить безопасность криптовалютных кошельков.

AFL (American Fuzzy Lop)

Это один из самых популярных инструментов для Фаззинг-тестирования. Он может быть настроен для тестирования различных типов программного обеспечения, включая криптовалютные кошельки. American Fuzzy Lop (AFL) — это мощный инструмент для Фаззинг-тестирования, который обычно используется для нахождения уязвимостей в программном обеспечении. Хотя AFL в основном используется через командную строку, вы можете написать Python-скрипт для автоматизации его запуска. Для начала, убедитесь, что у вас установлен AFL. Если нет, вы можете установить его, следуя инструкциям на официальном сайте AFL.


На YouTube можно найти множество полезных видеороликов, которые помогут вам лучше понять и использовать AFL. Вот несколько рекомендаций:

  1. «American Fuzzy Lop (AFL) Tutorial» — В этом видео обычно объясняются основы использования AFL, как его установить и начать работу с ним.
  2. «Fuzzing with AFL: A Practical Guide» — Это видео может предложить практическое руководство по Фаззинг-тестированию с использованием AFL, включая примеры и демонстрации.
  3. «Advanced Fuzzing Techniques with AFL» — В этом видео могут быть рассмотрены более продвинутые техники и стратегии для эффективного использования AFL.
  4. «AFL Fuzzing: Finding Bugs in Real-World Applications» — Это видео может показать, как использовать AFL для нахождения уязвимостей в реальных приложениях, с примерами и анализом.
  5. «Setting Up AFL for Fuzz Testing» — В этом видео может быть пошагово показано, как настроить AFL для Фаззинг-тестирования на вашей системе.

Эти видеоролики помогут вам лучше понять, как использовать AFL для тестирования безопасности вашего программного обеспечения.


Пример Python-скрипта, который запускает AFL:

Этот скрипт выполняет следующие шаги:

  1. Определяет пути к AFL, целевому исполняемому файлу, директории с входными данными и директории для результатов.
  2. Формирует команду для запуска AFL с указанными параметрами.
  3. Запускает команду с помощью
    subprocess.run

libFuzzer

Это библиотека для Фаззинг-тестирования, которая интегрируется с LLVM. Она может быть использована для тестирования программ на C и C++. LibFuzzer — это инструмент для fuzz-тестирования, который обычно используется с C/C++ программами. Однако, вы можете использовать Python для автоматизации запуска LibFuzzer.



  1. «Introduction to Fuzzing with libFuzzer» — Этот видеоролик предоставляет базовое введение в использование libFuzzer для начинающих.
  2. «Fuzzing with libFuzzer and AddressSanitizer» — В этом видео объясняется, как использовать libFuzzer вместе с AddressSanitizer для обнаружения уязвимостей в коде.
  3. «Advanced Fuzzing Techniques with libFuzzer» — Этот ролик подходит для тех, кто уже знаком с основами и хочет углубить свои знания.
  4. «Google Testing Blog: libFuzzer Tutorial» — Видеоурок от команды Google, который охватывает различные аспекты использования libFuzzer.
  5. «Fuzzing C/C++ Programs with libFuzzer» — В этом видео рассматриваются конкретные примеры и демонстрируется процесс Фаззинга C/C++ программ.

Эти видеоролики помогут вам лучше понять, как использовать libFuzzer для тестирования и улучшения безопасности вашего кода.


Пример кода на Python, который запускает LibFuzzer:

Этот скрипт выполняет следующие шаги:

  1. Определяет функцию run_libfuzzer, которая принимает путь к бинарному файлу, каталог корпуса и необязательное время выполнения.
  2. Формирует команду для запуска LibFuzzer с указанными параметрами.
  3. Запускает процесс с помощью subprocess.Popen и ожидает его завершения.
  4. Выводит результаты выполнения и любые ошибки.

Убедитесь, что у вас установлен и скомпилирован бинарный файл с поддержкой LibFuzzer, и что у вас есть каталог с тестовыми данными (корпус).


Honggfuzz

Это еще один мощный инструмент для Фаззинг-тестирования, который поддерживает различные типы программного обеспечения и может быть использован для тестирования криптовалютных кошельков. Honggfuzz — это мощный инструмент для fuzz-тестирования, который можно запускать из Python с помощью модуля subprocess.



  1. «Fuzzing with Honggfuzz» — Этот видеоролик может предоставить вам общее представление о том, как начать работу с Honggfuzz, включая установку и базовые команды.
  2. «Advanced Fuzzing Techniques with Honggfuzz» — В этом видео могут быть рассмотрены более продвинутые техники и настройки для использования Honggfuzz, что может быть полезно для более опытных пользователей.
  3. «Honggfuzz Tutorial for Beginners» — Если вы только начинаете, этот видеоролик может быть отличным стартом, так как он, вероятно, охватывает основные концепции и шаги по настройке.
  4. «Integrating Honggfuzz with CI/CD Pipelines» — Это видео может показать, как интегрировать Honggfuzz в ваши процессы непрерывной интеграции и доставки, что может быть полезно для автоматизации тестирования.


Пример кода, который демонстрирует, как это сделать:

В этом примере:

honggfuzz_path — путь к исполняемому файлу Honggfuzz.

target_app — путь к тестируемому приложению.

input_dir — путь к директории с входными данными для fuzz-тестирования.

output_dir — путь к директории для сохранения результатов.

Этот скрипт использует модуль subprocess для запуска Honggfuzz с заданными аргументами.

Не забудьте заменить пути к honggfuzz, target_app, input_dir и output_dir на соответствующие пути в вашей системе.


OSS-Fuzz

Это сервис от Google, который предоставляет инфраструктуру для непрерывного Фаззинг-тестирования с открытым исходным кодом. Он поддерживает множество проектов и может быть настроен для тестирования криптовалютных кошельков. OSS-Fuzz помогает находить ошибки в программном обеспечении с открытым исходным кодом с помощью fuzz-тестирования. Однако, OSS-Fuzz не запускается напрямую через Python-код. Вместо этого, вы должны настроить проект для использования OSS-Fuzz, а затем запустить его через командную строку.

Рассмотрим ример того, как можно настроить и запустить fuzz-тестирование для вашего проекта с использованием OSS-Fuzz.



  1. «OSS-Fuzz: Continuous Fuzzing for Open Source Software» — Этот видеоролик от Google Open Source рассказывает о том, как работает OSS-Fuzz и как он помогает улучшать безопасность и стабильность открытого программного обеспечения.
  2. «Fuzzing with OSS-Fuzz» — В этом видео подробно объясняется, как начать использовать OSS-Fuzz для вашего проекта, включая настройку и интеграцию.
  3. «Google OSS-Fuzz: Continuous Fuzzing for Open Source Software» — Презентация от Google, которая охватывает основные концепции и преимущества использования OSS-Fuzz.
  4. «Fuzzing 101: Getting Started with OSS-Fuzz» — Учебное пособие для начинающих, которое шаг за шагом объясняет, как начать работу с OSS-Fuzz.
  5. «Integrating Your Project with OSS-Fuzz» — В этом видео рассматриваются практические аспекты интеграции вашего проекта с OSS-Fuzz, включая примеры кода и советы по устранению неполадок.


Вот основные шаги:

  1. Настройка проекта для OSS-Fuzz:
  • Создайте Dockerfile для вашего проекта.
  • Напишите скрипт сборки для вашего проекта.
  1. Запуск OSS-Fuzz:
  • Используйте командную строку для запуска Docker-контейнера и выполнения fuzz-тестов.

Пример Dockerfile и скрипта сборки:

Dockerfile:

После того как вы настроили Dockerfile и скрипт сборки, вы можете запустить OSS-Fuzz с помощью следующих команд:

Эти шаги помогут вам настроить и запустить fuzz-тестирование для вашего проекта с использованием OSS-Fuzz. Если у вас есть конкретные вопросы или вам нужна помощь с настройкой, пожалуйста, дайте знать!


Radamsa

Это генератор случайных данных, который может быть использован для Фаззинг-тестирования. Он прост в использовании и может быть интегрирован в различные тестовые сценарии. Radamsa — это инструмент для генерации случайных данных (fuzzing), который может быть полезен для тестирования программного обеспечения.



  1. «Fuzzing with Radamsa» — В этом видео объясняется, как использовать Radamsa для Фаззинга (тестирования программного обеспечения на наличие уязвимостей).
  2. «Introduction to Fuzz Testing with Radamsa» — Введение в Фазз-тестирование с использованием Radamsa, включая основные принципы и примеры.
  3. «Radamsa: A Fuzzing Tool for Security Testing» — Обзор возможностей Radamsa и его применения в области безопасности.
  4. «How to Use Radamsa for Fuzz Testing» — Пошаговое руководство по использованию Radamsa для Фазз-тестирования.


Чтобы запустить Radamsa из Python, вы можете использовать модуль subprocess для выполнения командной строки.

Пример кода:

  1. Убедитесь, что Radamsa установлен на вашем компьютере. Вы можете установить его с помощью
    brew
    на macOS или собрать из исходников на других системах.
  2. Используйте следующий Python код для запуска Radamsa:

Этот код запускает Radamsa с указанными входным и выходным файлами и выводит сообщение о завершении работы или ошибке, если она произошла. Убедитесь, что файлы input.txt и output.txt существуют в той же директории, что и ваш скрипт, или укажите полный путь к ним.


Echidna

Это инструмент для Фаззинг-тестирования смарт-контрактов на языке Solidity, который может быть полезен для тестирования кошельков, взаимодействующих с Ethereum.



  1. «Echidna: Fuzzing for Ethereum Smart Contracts» — Этот видеоролик объясняет основы использования Echidna для тестирования смарт-контрактов на Ethereum.
  2. «Fuzzing Smart Contracts with Echidna» — В этом видео подробно рассматривается процесс настройки и запуска Echidna для Фаззинга смарт-контрактов.
  3. «Echidna: A Fuzzer for Ethereum Smart Contracts» — В этом видео обсуждаются различные аспекты и возможности Echidna, а также примеры использования.
  4. «Smart Contract Security: Fuzzing with Echidna» — Видеоролик, который фокусируется на безопасности смарт-контрактов и использовании Echidna для нахождения уязвимостей.


Чтобы запустить Echidna с помощью Python, вам нужно будет использовать команду оболочки (shell command) из Python.

Пример кода, который показывает, как это можно сделать:

  1. Убедитесь, что у вас установлен Echidna. Вы можете установить его, следуя инструкциям на официальной странице проекта.
  2. Используйте модуль subprocess в Python для запуска Echidna.

Этот скрипт запускает Echidna для указанного смарт-контракта и выводит результат в консоль. Убедитесь, что вы заменили path/to/your/contract.sol на фактический путь к вашему смарт-контракту.


Peach Fuzzer

Коммерческий инструмент для Фаззинг-тестирования, который поддерживает множество протоколов и форматов данных. Он может быть использован для тестирования безопасности криптовалютных кошельков. Peach Fuzzer — это популярная платформа Фаззинга, используемая для проверки безопасности и надежности программного обеспечения путем предоставления неожиданных или случайных входных данных.



  1. «Peach Fuzzer Tutorial» — В этом видео обычно объясняются основы использования Peach Fuzzer, включая установку и настройку.
  2. «Fuzzing with Peach: A Beginner’s Guide» — Это видео может быть полезно для тех, кто только начинает работать с Peach Fuzzer и хочет понять основные концепции и методы.
  3. «Advanced Peach Fuzzer Techniques» — В этом видео рассматриваются более сложные аспекты использования Peach Fuzzer, такие как создание собственных тестов и анализ результатов.
  4. «Peach Fuzzer in Action: Real-World Examples» — Здесь можно увидеть, как Peach Fuzzer используется для нахождения уязвимостей в реальных приложениях.
  5. «Setting Up a Fuzzing Environment with Peach» — Это видео поможет вам настроить рабочую среду для эффективного использования Peach Fuzzer.


Peach Fuzzer не написан на Python, и для его запуска обычно требуются файлы конфигурации и определенные шаги настройки.

Чтобы запустить Peach Fuzzer, вам обычно необходимо создать XML-файл Peach Pit, который определяет структуру данных, которые вы хотите Фаззить, и целевое приложение. Затем вы используете инструмент командной строки Peach для выполнения процесса Фаззинга.

Вот базовый пример того, как вы можете настроить и запустить Peach Fuzzer, используя Python для вызова инструмента командной строки. В этом примере предполагается, что в вашей системе установлен и правильно настроен Peach Fuzzer.

Создайте XML-файл Peach Fuzzer (например,пример.xml):

Python script to run Peach Fuzzer:

Этот сценарий использует Python модуль subprocess для вызова инструмента командной строки Peach Fuzzer с указанным XML-файлом Peach Pit. 
Обязательно замените «example.xml» путем к фактическому файлу Peach Fuzzer.

Примечание: В этом примере предполагается, что команда peach доступна в PATH вашей системы. Если это не так, вам может потребоваться указать полный путь к исполняемому файлу Peach. Кроме того, убедитесь, что у вас есть необходимые разрешения для запуска Peach Fuzzer и что все зависимости установлены правильно.


Заключение:

Фаззинг представляет собой мощный метод тестирования безопасности, который может значительно повысить устойчивость криптовалютных систем, таких как Bitcoin. В ходе исследования были выявлены потенциальные уязвимости и слабые места в программном обеспечении Bitcoin, что подчеркивает необходимость постоянного мониторинга и улучшения безопасности. Применение фаззинга позволяет не только обнаруживать ошибки на ранних стадиях разработки, но и предотвращать возможные атаки, что особенно важно в условиях растущей популярности и значимости криптовалют. В будущем, интеграция фаззинга в стандартные процедуры тестирования может стать ключевым шагом к обеспечению надежности и безопасности децентрализованных финансовых систем.


References:



Данный материал создан для портала CRYPTO DEEP TECH для обеспечения финансовой безопасности данных и криптографии на эллиптических кривых secp256k1 против слабых подписей ECDSA в криптовалюте BITCOIN. Создатели программного обеспечения не несут ответственность за использование материалов.


Исходный код

Google Colab

BitcoinChatGPT

Telegram: https://t.me/cryptodeeptech

Видеоматериал: https://youtu.be/CU4CFoxgKc8

Dzen Video Tutorial: https://dzen.ru/video/watch/665f6986a2886608ad194e31

Источник: https://cryptodeep.ru/fuzzing-bitcoin


Fuzzing Bitcoin: Поиск критической уязвимости и новые методы защиты криптовалюты

Crypto Deep Tech