模糊测试的主要步骤与方法?主要应用于哪些范围?

模糊测试的步骤很简单：
1，确定生成数据的方式与策略（包括创建工具）
2，生成数据并发送给被测应用
3，检测被测应用状态，发现可能的漏洞征兆
4，分析记录到的数据，找出可能的漏洞及原因。 模糊测试可以用在各种类型的应用（本地应用、服务端应用、web应用等）上，对其安全性进行测试。

模糊测试（Fuzz Testing）是一种自动化的软件测试技术，旨在通过向目标程序提供大量随机或半随机的数据输入，发现其潜在的缺陷和安全漏洞。以下是模糊测试的主要步骤与方法，以及其主要应用范围。

主要步骤
种子生成（Seed Generation）

描述: 创建一个初始的输入数据集，通常称为种子。种子可以是有效的输入数据，随机生成的数据，或从真实世界数据中提取的样本。
目标: 提供基础输入数据，供变异操作使用。
变异操作（Mutation）

描述: 对种子数据进行各种变异操作，如插入、删除、替换字符，修改数据结构，或注入异常值。
目标: 生成大量多样化的测试输入，以覆盖广泛的输入空间。
测试执行（Execution）

描述: 将变异后的输入数据送入目标程序进行执行。
监控: 模糊测试工具会监控程序的响应，如崩溃、错误、异常退出或资源消耗异常。
反馈驱动（Feedback-Driven）

描述: 如果程序对某个输入表现出异常行为，模糊测试工具会记录这个输入，将其作为新的种子，并对其进行进一步变异。
目标: 优化测试过程，以更有效地发现潜在问题。
覆盖率导向（Coverage-Guided）

描述: 使用代码覆盖率指标指导测试过程。优先选择那些能增加代码覆盖的新输入。
目标: 提升测试的有效性，确保更多代码路径被测试。
漏洞报告（Bug Reporting）

描述: 一旦发现潜在漏洞，模糊测试工具会生成详细报告，包括触发错误的输入、程序崩溃的位置以及可能的漏洞类型。
目标: 帮助开发人员快速定位和修复问题。
常用方法
基于突变的模糊测试（Mutation-Based Fuzzing）

描述: 对已有的有效输入进行变异。
优点: 简单易行，适用于已有输入集的情况。
基于生成的模糊测试（Generation-Based Fuzzing）

描述: 根据输入模型或协议规范生成输入数据。
优点: 更有针对性，适用于无效输入难以获取的场景。
覆盖导向的模糊测试（Coverage-Guided Fuzzing）

描述: 使用代码覆盖率指导输入变异，优先选择增加覆盖率的输入。
优点: 提高测试效率，发现更多隐藏问题。
符号执行结合模糊测试（Concolic Testing or Hybrid Fuzzing）

描述: 结合符号执行技术，生成更具针对性的输入。
优点: 能有效处理复杂的输入条件，提高漏洞发现率。
主要应用范围
模糊测试广泛应用于各种需要处理外部输入的系统和软件，特别是在安全性和稳定性要求较高的领域。以下是一些典型的应用范围：

操作系统和内核

目标: 查找内核中的低级漏洞，如缓冲区溢出、未初始化内存使用等。
网络协议和服务

目标: 检测协议实现中的漏洞，如协议解析错误、输入验证缺陷等。
文件格式解析器

目标: 发现解析复杂文件格式时的漏洞，如图片、视频、文档等文件格式。
应用程序和库

目标: 识别应用程序和库中的内存问题、输入验证缺陷、安全漏洞等。
浏览器和插件

目标: 测试浏览器及其插件（如JavaScript引擎）的健壮性，查找可能被利用的安全漏洞。
嵌入式系统和物联网设备

目标: 测试嵌入式系统和物联网设备的固件和通信协议，确保其安全性和稳定性。
区块链和智能合约

目标: 发现区块链节点和智能合约中的漏洞，确保交易和合约的安全性。
总结
模糊测试是一种强大的自动化测试技术，能够有效发现软件系统中的潜在缺陷和安全漏洞。通过合理配置和应用模糊测试工具，可以大幅提升软件的健壮性和安全性。在实际应用中，结合使用各种模糊测试方法，可以更全面地覆盖不同的输入场景和代码路径，从而最大限度地发现和解决可能存在的问题。