基于提供的PDF文章《From Day Zero to Zero Day (Early Access Edition)》，其核心内容可概括为以下三个关键方向：
一、漏洞研究的核心方法论
- 漏洞定义与目标选择
漏洞是系统设计或实现中的缺陷，可被威胁源利用（NIST定义）。
目标选择标准：优先选择开源网络设备软件（如SONiC）、嵌入式系统（路由器固件）或广泛使用的应用程序（如Excel），因其攻击面大且代码可审计。
示例：SONiC的 dhcp6relay 服务（CVE-2022-0324）因未验证DHCPv6选项长度导致缓冲区溢出。
- 高效代码审计策略
由汇到源（Sink-to-Source）分析：
先定位高危函数（如 memcpy 、 strcpy ），逆向追踪到用户可控输入源。
案例：在SONiC中，通过分析 relay_relay_reply 中的 memcpy ，回溯至 recv_from 接收的网络数据。
攻击面映射：
识别网络协议（如HTTP、AgentX）、本地IPC（命名管道、文件锁）、文件解析等入口点。
示例：Ubuntu的Apport（CVE-2020-8831）因硬编码路径 /var/lock/apport/lock 遭符号链接攻击，导致权限提升。
二、三大技术支柱详解
- 源代码审计（Part I）
污点分析（Taint Analysis）：追踪用户输入到敏感函数的路径（第1章）。
自动化变体分析：使用CodeQL/Semgrep批量检测相似漏洞（第3章）。
案例：Paramiko（CVE-2022-24302）因文件权限设置竞态条件泄露私钥。
- 逆向工程（Part II）
二进制分类（Binary Taxonomy）：快速识别ELF/PE文件类型及依赖库（第4章）。
混合分析：结合Qiling模拟执行和Angr符号执行，解决环境依赖问题（第6章）。
示例：FreshTomato路由器固件中，通过Qiling模拟 httpd 并劫持 daemon() 函数绕过守护进程化。
- 模糊测试（Part III）
快速模糊测试：基于模板突变输入（第7章）。
覆盖引导模糊测试（Coverage-Guided Fuzzing）：使用AFL++提升路径覆盖率（第8章）。
案例：NETGEAR路由器漏洞（CVE-2020-709）通过协议模糊测试触发堆溢出。
三、实战工作流与工具链
- 环境构建
使用容器化（如Docker）快速搭建PoC环境，避免全系统仿真。
示例：构建SONiC的 dhcp6relay 调试容器，解决Redis依赖和IPv6配置。
- 漏洞利用与验证
结构化Payload构造：通过 struct.pack 还原协议数据（如DHCPv6报文）。
动态调试：结合GDB分析崩溃点（如 parse_dhcpv6_opt 中的SIGSEGV）。
- 扩展资源
进阶阅读：
《Practical Binary Analysis》（逆向工程）
《Attacking Network Protocols》（协议分析）
社区资源：HackerOne博客、DEF CON会议存档、Zero Day Initiative报告。
总结
本书核心是系统化的漏洞挖掘流程：
- 定位攻击面 → 2. 代码/二进制深度分析 → 3. 自动化验证（模糊测试/符号执行） → 4. 漏洞披露。 强调通过工具链（如Qiling、Angr、AFL++）和实战案例（如SONiC、FreshTomato）降低零日研究门槛。 基于《From Day Zero to Zero Day》的实战内容，以下是结合工具链（Qiling、Angr、AFL++）和实战案例（SONiC、FreshTomato）降低零日研究门槛的实战方案：
一、工具链实战集成方案
1. Qiling：动态模拟与漏洞验证
作用：无需真实设备，模拟执行二进制文件（如路由器固件）。
实战案例（FreshTomato）：
模拟HTTP守护进程：
from qiling import Qilingql = Qiling(["/squashfs-root/usr/sbin/httpd"], "freshtomato_rootfs")ql.run()Python
绕过阻塞点：
Hook daemon() 函数直接返回0（避免后台守护进程化）
劫持 wait_action_idle() 消除等待逻辑
文件系统映射：
ql.add_fs_mapper("/dev/nvram", "/tmp/nvram") # 虚拟化硬件依赖文件Python
2. Angr：符号执行辅助逆向
作用：自动化探索代码路径，解决约束条件。
实战案例（SONiC dhcp6relay）：
定位漏洞触发路径：
proj = angr.Project("dhcp6relay")state = proj.factory.entry_state()simgr = proj.factory.simulation_manager(state)simgr.explore(find=0x405184) # 目标崩溃点地址Python
解析输入约束：
对 parse_dhcpv6_relay() 参数进行符号化，求解触发溢出的数据包结构
3. AFL++：覆盖率引导模糊测试
作用：自动化生成输入，触发深层漏洞。
实战优化（LibreDWG）：
持久化模式加速：
afl-fuzz -i seeds/ -o findings/ -- ./dwgread_persistent @@Bash
字典增强：
提取DWG文件格式关键字（如 AcDbEntity ）生成字典
多核并行：
afl-fuzz -i seeds/ -M master -o sync_dir/ -- ./targetafl-fuzz -i seeds/ -S slave1 -o sync_dir/ -- ./targetBash
二、实战案例研究框架
1. SONiC案例（CVE-2022-0324）
漏洞模式：DHCPv6中继服务的缓冲区溢出
研究路径：
前端映射：通过Web界面（ASP）定位到 _limitMode 参数
后端追踪：
IDA Pro逆向 httpd ，搜索字符串引用定位到 parse_dhcpv6_opt
发现 memcpy(dest, src, n) 中 n 由攻击者控制
- 动态验证：
Qiling模拟执行，发送超长Option参数触发崩溃
GDB确认 $pc 被覆盖为 0x41414141
2. FreshTomato案例
漏洞模式：Web参数注入命令
研究路径：
- 危险函数定位：
搜索 popen() 、 system() 调用
发现 tools-iperf.asp 中 runButtonClick() 拼接命令
- 参数回溯：
动态调试确认 _host 参数未过滤分号
构造Payload： 127.0.0.1; cat /etc/passwd
- 混合分析：
Angr求解绕过路径约束的条件
AFL++模糊测试HTTP参数生成接口
三、降低门槛的关键策略
- 环境标准化：
使用Docker容器预置工具链（Qiling+Angr+AFL++）
提供预编译的固件样本（SONiC/FreshTomato）
- 漏洞模式模板：
代码审计：Source→Sink路径模板（如 recv() → memcpy() ）
二进制分析：危险函数清单（ strcpy / popen / memcpy ）
模糊测试：AFL++字典模板（协议关键词/文件头魔术字节）
- 自动化辅助：
- 代码审计：Semgrep规则匹配危险模式
rules: - id: unsafe-memcpy pattern: "memcpy($dest, $src, $n);" message: "Unbounded copy operation"YAML
- 崩溃分析：GDB自动化脚本解析崩溃上下文
gdb -x autobacktrace.gdb --args ./target @@Bash
四、典型成果输出
- 漏洞报告：
可复现的PoC容器（Dockerfile + 触发脚本）
代码/二进制补丁建议（如用 snprintf 替换 sprintf ）
- 工具链扩展：
Qiling Hook脚本（绕过固件CRC校验）
Angr状态插件（自动标记未约束输入点）
AFL++自定义变异器（针对网络协议结构化变异）
注：实战中需结合《From Day Zero to Zero Day》的漏洞研究方法论（如第5章逆向工程三角定位法、第8章覆盖率引导的进化策略），通过工具链将理论转化为自动化动作，显著降低人工分析成本。
贡献者
pansin