#30 Fuzzing

Fuzzing ist neben statischer und dynamischer Code-Analyse eine
Methodik, um qualitativ hochwertigen und fehlerfreien Softwarecode
zu erzeugen. Anders als bei Unit-Tests werden beim Fuzzy Testing
Testfälle nicht manuell definiert, sondern anhand von statistischen
Funktionen zufällig erzeugt. Durch eine hohe Anzahl der so
generierten Tests wird das Programm auch auf außergewöhnliche
Eingabeparameter getestet, welche häufig Sicherheitsschwachstellen
darstellen und daher Angreifern genutzt werden. Mit Sergej Dechand
rede ich über fehlerfreien und somit sicheren Softwarecode und
welche Arten von Code-Analyse dazu wie beitragen können. Er erzhält
von der Entwicklung des Fuzzy Testing, welche bereits bei zufälllig
gewählten Lochkarten ihren Ursprung hat, zwischenzeitig an
Bedeutung verlor, derzeit aber große Erfolge vorweisen kann. Dies
liegt zum einen an technischen Weiterentwicklungen hin zu
intelligenterem Fuzzing wie etwa AFL, welches brute-force Fuzzing
mit genetische Algorithmen zur Auswahl vielversprechender Parameter
kombiniert. Desweiteren sorgen Fuzzing-Initiativen der großen
Tech-Player wie etwa OSS-Fuzz für aufsehen, da sie immense Mengen
bisher unerkannter Sicherheitslücken in open-source Software
aufdeckt. Sergej erklärt darüber hinaus auch, wie Fuzzing am besten
instrumentiert wird, wohin die aktuelle Forschung zielt und wo
derzeit die größten Probleme in der Umsetzung liegen. Sergej ist
Mitgründer von Code-Intelligence, einem Startup welches Firmen bei
der Umsetzung von Fuzzy Testing in der Praxis unterstützt.