An Efficient Web Browser Fuzzing Strategy through Comparative Analysis of Fuzzers

퍼징 도구들의 비교 분석을 통한 효율적인 웹 브라우저 퍼징 전략

최근 소프트웨어 결함이나 보안 취약점을 분석하고 발견하기 위해 퍼징(fuzzing)에 대한 연구가 활발하다. 퍼징은 무작위 입력 데이터를 대상 프로그램에 주입하여 그 결과를 관찰하면서 결함을 탐지하는 테스팅 방법이다. 본 논문에서는 웹 브라우저를 대상으로 기존의 '변이 기반의 덤 퍼징'(Mutation based Dumb Fuzzing) 방식과 '생성 기반의 지능적 퍼징'(Generation based Smart Fuzzing) 방식을 비교 분석하였다. 그리고 실험을 통해 기존의 퍼징 도구들의 성능을 측정하고 이를 바탕으로 브라우저 퍼징에서' 변이 기반의 덤 퍼징' 이 웹 브라우저의 결함 및 취약점 탐지에 더 효율적이라는 것을 보인다. 그리고 웹 브라우저를 대상으로 '변이 기반의 덤 퍼징' 방식을 적용할 때, 코드 실행 커버리지를 고려한 다수의 입력 템플릿 확보와 다수의 템플릿들에 대한 구성 요소들을 랜덤하게 섞어서 변이를 하는 효과적인 브라우저 퍼징 전략을 제안한다.