{"id":102283,"date":"2021-11-14T15:36:53","date_gmt":"2021-11-14T13:36:53","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-predstavil-sistemu-fuzzing-testirovaniya-clusterfuzzlite"},"modified":"2021-11-14T15:36:53","modified_gmt":"2021-11-14T13:36:53","slug":"google-predstavil-sistemu-fuzzing-testirovaniya-clusterfuzzlite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/google-predstavil-sistemu-fuzzing-testirovaniya-clusterfuzzlite","title":{"rendered":"Google ha presentado el sistema de pruebas de fuzzing ClusterFuzzLite","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
La empresa Google ha presentado el proyecto ClusterFuzzLite, que permite organizar pruebas de fuzzing de c\u00f3digo para la detecci\u00f3n temprana de posibles vulnerabilidades durante el funcionamiento de sistemas de integraci\u00f3n continua. Actualmente, ClusterFuzz se puede utilizar para automatizar las pruebas de fuzzing en solicitudes de extracci\u00f3n en GitHub Actions, en Google Cloud Build y en Prow, pero se espera que en el futuro se a\u00f1ada soporte para otros sistemas de CI. El proyecto se basa en la plataforma ClusterFuzz, dise\u00f1ada para coordinar el funcionamiento de cl\u00fasteres de pruebas de fuzzing, y se distribuye bajo la licencia Apache 2.0. <\/p>\n
Se destaca que despu\u00e9s de la implementaci\u00f3n en 2016 por parte de Google del servicio OSS-Fuzz, se han incorporado m\u00e1s de 500 importantes proyectos de c\u00f3digo abierto al programa de pruebas de fuzzing continua. A partir de las verificaciones realizadas, se han corregido m\u00e1s de 6500 vulnerabilidades confirmadas y solucionado m\u00e1s de 21 mil errores. ClusterFuzzLite contin\u00faa desarrollando mecanismos de pruebas de fuzzing con la capacidad de identificar problemas m\u00e1s tempranamente en la etapa de revisi\u00f3n de cambios propuestos. ClusterFuzzLite ya se ha integrado en los procesos de revisi\u00f3n de cambios en los proyectos systemd y curl, permitiendo detectar errores que hab\u00edan sido pasados por alto por los analizadores est\u00e1ticos y linters utilizados en la etapa inicial de revisi\u00f3n de c\u00f3digo nuevo. <\/p>\n
ClusterFuzzLite admite la verificaci\u00f3n de proyectos en lenguajes como C, C++, Java (y otros lenguajes basados en JVM), Go, Python, Rust y Swift. Las pruebas de fuzzing se realizan utilizando el motor LibFuzzer. Para detectar errores en la gesti\u00f3n de memoria y anomal\u00edas, tambi\u00e9n se pueden invocar herramientas como AddressSanitizer, MemorySanitizer y UBSan (UndefinedBehaviorSanitizer). <\/p>\n
Las principales caracter\u00edsticas de ClusterFuzzLite son: verificaci\u00f3n r\u00e1pida de los cambios propuestos para encontrar errores antes de la aceptaci\u00f3n del c\u00f3digo; carga de informes sobre las condiciones que provocan fallos; capacidad para pasar a pruebas de fuzzing m\u00e1s avanzadas para identificar errores m\u00e1s profundos no detectados tras la revisi\u00f3n de cambios en el c\u00f3digo; generaci\u00f3n de informes de cobertura para evaluar la cobertura del c\u00f3digo durante las pruebas; y una arquitectura modular que permite seleccionar la funcionalidad necesaria. <\/p>\n
Recordemos que durante las pruebas de fuzzing se genera un flujo de diversas combinaciones aleatorias de datos de entrada, similares a datos reales (por ejemplo, p\u00e1ginas html con par\u00e1metros de etiquetas aleatorios, archivos comprimidos o im\u00e1genes con encabezados an\u00f3malos, etc.), y se registran posibles fallos en el proceso de su manejo. Si alguna secuencia provoca un fallo o no coincide con la respuesta esperada, tal comportamiento indica con alta probabilidad la existencia de un error o vulnerabilidad. \n Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"