摘要
数据库管理系统(DBMS)被广泛应用于各个领域,并在其中发挥着不可替代的作用.因此发现DBMS中的bug,防止其被攻击者利用至关重要.为了检测DBMS中潜藏的bug,研究者提出了DBMS模糊测试技术.使用这项技术,研究者成功在DBMS中发现了大量bug.然而现有的DBMS模糊测试技术依然存在一定的局限性.现有的技术在对SQL语句的抽象语法树(AST)进行变异时,没有根据不同节点和变异结果的重要性分配计算资源,而是采取了一种平均分配的策略,这降低了测试的效率.为了解决这个问题,本文提出了一种使用基于语法信息的变异方法的自适应变异策略.这种变异策略能够自动计算不同节点和变异结果的重要性,并根据重要性为更重要的操作分配更多的计算资源.基于语法信息的变异方法可以将变异操作与变异结果直接关联,消除了变异操作和变异结果之间的偏差.我们在一种新的DBMS模糊测试工具Pinecone中实现了这种变异策略,并使用Pinecone对两款广泛使用的DBMS进行测试.实验证明,与Squirrel相比,Pinecone在MariaDB和MySQL中发现的路径数分别提升了4.52%和19.4%,位图覆盖率分别提升了15%和13.8%,发现的Bug数量提升了26.7%和75%,这证明了本文提出的方法可以有效提升模糊测试的效率.
Syntax Tree(AST)of SQL statements,existing DBMS fuzzing can't allocate computing resources based on the importance of different nodes and mutation results,but adopt an average allocation strategy.This reduces the efficiency of fuzzing.To address this issue,this article proposes an adaptive mutation strategy using a syntax-information-based mutation method.This mutation strategy can automatically calculate the importance of different nodes and mutation results,and allocate more computing resources for more important operations based on their importance.Syntax-information-based mutation method can directly associate mutation operations with mutation results,and eliminates deviation between mutation operations and mutation results.The paper implement this mutation strategy in a new DBMS fuzzer,Pinecone,and test two widely used DBMS using Pinecone.The experiment showed that compared with Squirrel,Pinecone found 4.52%and 19.4%more paths,15%and 13.8%more bitmap coverage,and 26.7%and 75%more bugs in MariaDB and MySQL respectively.This proves that the proposed method can effectively improve the efficiency of DBMS fuzzing.
作者
问欣
方勇
贾鹏
范希明
WEN Xin;FANG Yong;JIA Peng;FAN Xi-Ming(School of Cyber Science and Engineering,Sichuan University,Chengdu 610065,China)
出处
《四川大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期144-151,共8页
Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)
基金
国家重点研发计划项目(2021YFB3101803)。
