• 深入浅出解读 Java 虚拟机的差别测试技术


    本文分享基于字节码种子生成有效、可执行的字节码文件变种,并用于 JVM 实现的差别测试。本文特别提出用于修改字节码语法的classfuzz技术和修改字节码语义的classming技术。上述变种技术系统性地操作和改变字节码的语法、控制流和数据流,生成具有丰富语义的字节码变种。进一步地,可以在多个 JVM 产品上运行生成的字节码变种,通过 JVM 验证或执行行为的差异以发现 JVM 缺陷乃至安全漏洞。本文整理自陈雨亭在 2018 年 12 月 22 日 GreenTea JUG Java Meetup 现场的演讲速记。

     

     

    今天我要报告的是我们在过去几年内针对 Java 虚拟机的测试工作。首先先做一下自我介绍,我是中国计算机学会系统软件专委会委员陈雨亭,非常希望有同仁加入系统软件专委会。

     

    对于 Java 虚拟机测试的研究,其实是一个偶然。早期,我做了一些软件测试方面的工作,当时我更多关注于技术,包括基于规约的软件测试、模型驱动的软件测试、白盒测试、黑盒测试这些耳熟能详的测试技术。在 2014 年到 2015 年之间,我开始关注那些能够发现真实问题的系统测试方面的工作,当时就做了 SSL 安全协议支撑软件,包括 OPENSSL 这样的一些软件的测试。后来就想为什么不能做一些更复杂工作?比如可以测试 Java 虚拟机,随后就遇上了一个新的挑战, Java 虚拟机的输入是字节码,对其测试某种意义上来说实际上是在生成程序,这件事情也很有挑战。

     

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    </div>

     

    我们在 JVM 测试方面做了两项工作,实际上做了两个工具:一个是classfuzz;一个是classming。

     

    首先介绍一下背景,这个问题的背景还是来自于 Java 虚拟机的跨平台性,对于同样的类来说,放在各个虚拟机上面跑,就需要有相同的运行结果。对于 Java 虚拟机,我们就想能不能在里面找到一些缺陷。实际上这个不是一个新概念。任何一个产品级的虚拟机在发布之前都需要通过技术兼容包 TCK 的测试,那么技术兼容包实际上是由 Oracle 发布的。这就引发了新问题,我不是 Oracle 的员工,我也没有花钱去买 TCK,我该怎样去测试一个已经发布了的产品级虚拟机?包括 OpenJDK 中的 HotSpot
    或者IBM 的 OpenJ9。</div>

     

    这里面就同时衍生了两个问题:

    • 怎么样去发现一个 JVM 缺陷或者是安全漏洞?

      • 怎样生成一个有效的测试包?对于测试输入,怎样能够有更多的这样的字节码,或者产生更多可运行的应用程序并在虚拟机上再跑一跑?

         

        1.1 如何暴露出产品级虚拟机的缺陷

        对于第一个问题,即怎么样去暴露出一个产品及虚拟机的缺陷,这里面在跑的时候就会发现有一个困难,这个困难就是在学术圈里叫做“缺少一个测试喻言”。如果要测一个 Java 虚拟机的话,我们拿一个类过来跑跑,在一个 Java 虚拟机上面,会得到一个真实的结果,这个时候我们把真实结果和一个预期结果来比较一下,如果能够发现它们里面的不一致,那么这个就说明 Java 虚拟机出现了一些问题。

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        </div>

         

        我们的预期结果到底是怎么来的?实际上有一个 Java 虚拟机规范,假如 Java 虚拟机规范,它也是一个能够运行的机器,那么它跑一跑,能够得到一个运预期结果。但是实际上,我们说 Java 虚拟机规范它本身也不能跑,所以这个事情实际上没有很好的解决方案。后来,我们意识到差别测试技术,这个也是 Java 虚拟机开发中,大家都采用的一个方法,也就是说有多个虚拟机,把一个类或者是应用拿到不同的虚拟机上去跑,比较它们之间的结果是不是有差别。

         

        如果这个大家结果都一致,那就很好,如果结果不一致,那么就可以去预测一下这里面是不是有 Java 虚拟机的实现出了问题。

         

        1.2 如何获得一个有效的测试包

        对于第二个问题,就是怎么样能够有更加复杂的或者更加花样繁多的字节码来做测试?一开始,我们尝试去使用现实中大量的类,从网上甚至从 openJDK 里面自己的包里解压出很多类文件,放在 JVM 不同版本上面去跑。这里面的确还是能够发现一些问题,一些不一致的现象,但是这个不一致更多是兼容性问题。

         

        于是我们很快就转向了第二个技术,叫“领域感知的模糊测试技术”。模糊测试是应用在安全领域里面的一个测试技术,它可以帮助发现一些安全问题。比如说有一个文件,有个图像,把这个图像一位一位地变化,用以查看应用软件是否比较健壮。如果把技术应用到 Java 虚拟机上面,就要做一些调整,这种调整是领域感知的 ,也就是说我们知道 Java 字节码它本身的一些特性,根据它的特性来做一些变化,这个工作更加泛,我们有一个种子类,通过这个种子,我们会把它变来变去,变成一堆的测试类,放到 Java 虚拟机上跑。

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        </div>

         

        这个工作我们曾发在 PLDI2016,还有一个明年的 ICSE 上的工作,第一个是 classfuzz,第二个 classming。让我们对于 Java的类执行过程进行一个深入了解,一开始做的工作比较偏向于上层,就是更多的去关注了 Java 类的是怎么样去导进来,怎么样链接,怎么样去初始化等等。这个是 classfuzz 的主要工作。后来做到一定的程度,我们就转向了下层,怎么样去做验证,执行,这个时候就会去想类的执行会不会引发一些差别,我能不能在不同虚拟机上真的跑出一些不一样的结果?

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        </div>

         

        Classfuzz

        下面,我就分别对这两个工作进行介绍。classfuzz 是一个很简单的一个想法,就有点像一开始最传统的模糊测试的技术,对合法的 Java 字节码文件,我们想进行一个语法变种,变种以后,比如说对于 Java 类我们得到它的一个语法树,去尝试修改,比如说把 public 改成 private,把文件名改一改,把这个函数名改一改,这样的话可以生成很多比较奇怪的类,把奇怪的类拿过来以后,就可以去测试一下 Java 虚拟机的一个健壮性。

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        </div>

         

        但是这个时候我们很快就意识到,这个时候它有一个缺陷,我们只是去挑战了虚拟机的一个启动过程,就是看看它的格式检查对不对?去看看他的链接过程对不对,看看它的初始化对不对。Classfuzz 是 2016 年的一个论文,但一直到近期我们还是用它发现了一点问题。右边是一个字节码,当然这个字节码比较繁杂,把这样的一个类,放到 Open J9 和 HotSpot 上面跑, HotSpot 立刻就报了一个格式错误,那么 Open J9 是属于一个正常运行,这里面是因为没有 main  函数,但是它总体算是一个正常通过的类。后来我们就研究了差别原因,它的主要原因就是这里面它有一个
        flag,表明这个是一个接口文件 interface。那么从规范上来说,如果接口 flag 被设定了以后,它就要同时去设一个 abstract 的 flag,所以 HotSpot 报了一个格式问题,这个是正确的。那么 Open J9 上我们就找到一个缺陷。</div>

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        我们把这个问题其实也报给了 Open J9,经过了几轮反复,他们很快就修复了,修复完了以后又引入了新的问题,又修复,大概就是这样的一个过程。

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        </div>

         

        通过 classfuzz 这样一个技术,甚至可以发现 Java 虚拟机规范里面的二义性。那么左边是这样的一个类,它这里面有个 public abstract{},它代表的是类初始化函数。我们或者是把某个方法名字改成了  clinit,或者是把正常的类初始化函数前面加了一个abstract。那么实际上 Open J9 和 HotSpot 又有了一个行为上的差异。我们回头去看了一下原因,这个是因为 Java 虚拟机规范的问题,Java 虚拟机规范里是这样说的,other methods named
        &lt;clinit&gt; in a class file are of noconsequence, “除了类初始化这个函数以外,其他的函数加上这种标识符 of no consequence”,这到底是一个什么含义?这个里面大家就有误解了。Hotspot 认为它是一个常规的方法,但是 J9 认为这里面就是一个格式错误,这个就是大家对 of no consequence 会有认识上的不一样。</div>

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        </div>

         Classfuzz 框架

        接下来我来介绍一下 classfuzz 的框架,假设有个种子,进行了一个变种,变种结束以后,把变种类放到 Java7、Java8、Java9、J9、GCJ 上面一起去跑。那么就可以通过一个类,生成了很多的变种文件,在不同虚拟机上面跑。这个里面其实想随机的变种,随机生成很多的变种类,效果非常差。于是又引入了这样一个过程:有一个选择和测试的过程,有很多的变种算子,我们研究怎么样去选择更有效的变种算子,也选择更加有代表性的一些类文件来做测试。

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        那么这里面有几个技术要点,由于时间限制,我就简单过一下。

         

        Classfuzz 的技术要点 1

        我们设计了 129 个变种算子,其中 123 个是用来修改类的语法的,像我刚才说的 public 改成 private,删掉一个名字,改掉一个函数名等等,或者删掉一个函数等等。

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        </div>

         

        我们还有 6 个修改语义,右边是修改语义的一个简单的办法。我们采用一个 Java 字节码分析工具是 SOOT,这里面它会把类转成 Jimple 文件,那么对 Jimple 文件的第 2 个语句和第 3 个语句,可以给它顺序颠倒一下。但是这个颠倒效果没有那么理想,不是说所有程序的字节码都有一个先后关系。

         

        Classfuzz 的技术要点 2

        刚才说到有 129 个变种算子,这个算子数其实挺多的。我们的选择性非常广,那么这里面就采用了一个直觉,直觉是哪些变种算子更加有效,就让它用的更加频繁一点,所以采用了一个有点偏机器学习的一个算法,马尔可夫链蒙特卡洛算法来选择更加有效的算子。我们预期会形成一个分布,有些算子给它一些高的概率,有些给低的概率。实际分布不是所预期的这样,但总体上趋势还是比较接近的。

         

        Classfuzz的技术要点 3

        会有很多的测试类会被生成,这个时候怎么样去选择一些有代表性的测试类?我们采用了传统测试里面一个等价类划分的技术,就把它们放到某个虚拟机上去跑,放到 Hotspot 上面,特别是 classloader 那一块代码,就收集一下它的行覆盖率和分支覆盖率,比较一下。这个时候立刻就有一个数字上的感觉,假如这个数字不一样,那么就说明类在 Java 虚拟机里面的处理逻辑是不一样的,如果处理逻辑不一样,那么就应该说两个类特性还是不一样的。如果有新生成的类的话,拿到 Java 虚拟机上跑,再来算一下它的覆盖率,看看它是不是有代表性,这里面代表性有两个用途,第一个是用于多个
        Java 虚拟机差别测试,第二个是把它作为新的种子来做变种,能够得到新的变种。</div>

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        Classfuzz 的技术要点 4

        第四个技术要点是差别测试,我们拿类到多个 Java 虚拟机上跑,去观察它们的执行结果,试图去分析到底是在哪一个阶段所抛出的什么问题。观察在哪个阶段报了错,为什么?当有几个 JVM 的时候,就采用一个从众原则推测哪个 Java 虚拟机出错了,这是差别测试的过程。

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        </div>

         

        classfuzz 也发现了更多的 Java 虚拟机的这种区别,这里面有一个变量叫 R0,我们把 R0 的类型改了一下,从 map 改成 String,也发现了虚拟机差别。我们还发现 J9 和 Hotspot 的验证方式不一样,当导进来一个类的时候,HotSpot 会把所有的方法都会验证一遍,但是 J9 就显得比较 lazy 一点,它只是对将来有可能运行的方法会去做一个验证,所以这个时候也有一个差别。那么此外还发现 GU 缺少维护,当然它现在更缺少维护了。

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        </div>

         

        我们这个时候就意识到还会有很多的工作要做,于是就再接再厉,又做了下一个工作。classfuzz 并没有能够深入测试 Java 虚拟机的底层,我们至始终在测的可能编译那块的同学比较感兴趣一点,但是对于研究运行时的同学可能没有那么大的兴趣,那么主要的原因就是我们只是修改了语法,生成了很多格式正确或者不正确的字节码文件,但是去运行的时候,除了很少数的能够修改语义操作的一些算子以外,生成的大部分的东西或者是被拒了,或者是它的执行和前面的一些类没有什么差别。这个时候我们就思考这样的一个事情,我们是不是能够生成格式正确、但是语义不一样的程序,语义不一样也就是说你真的能够在Java虚拟机上跑,实际上语义不一样的字节码。

         

        这样我们能够测试两个功能模块:第一个,验证器;第二个,它的执行功能,或者执行引擎。大家觉得可能就有点意思了。好,在做这两件事情的时候,其实有一些执念:

        <li data-type="list-item" data-list-type="unordered-list">
          <div data-type="p">第一个执念,有很多同学都学了编译,那么编译原理里面其实有很多程序分析和优化的算法。当时在做这件事情的时候,就很好奇,这么多经典的算法在 Java 虚拟机实现当中,都正确地实现了吗?我们能不能在实现里面,找到一个实现错了的一个算法?</div>
        </li>
        <li data-type="list-item" data-list-type="unordered-list">
          <div data-type="p">第二个执念,是不是能够找到在两个 Java 虚拟机上运行结果不一样的程序?这个典型的就拿主流的 J9 和 Hotspot,在上面能不能用同样字节码,能够运行不一样,还有为什么?比如执行的时候是不是还会有各种各样奇怪的现象,例如 double free 等问题。 </div>
        </li>

        <div id="46pecg" data-type="image" data-display="block" data-align="" data-src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2019/jpeg/168324/1546483672724-23157def-cbc8-4c90-b5d5-e049aadf2ec8.jpeg" data-width="720">
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        </div>

        好,那么接下来我们 show 一点例子,帮助大家了解 Java 虚拟机的上述差别。

        <div id="hyeyvx" data-type="image" data-display="block" data-align="" data-src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2019/jpeg/168324/1546483694031-3e20da89-374c-4024-9926-3636fbaf1b39.jpeg" data-width="720">
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        </div>

         

        右边一小段代码,那么这两段代码我们看是不是真的有什么语义上的不一致?实际上左边代码是创建了一个对象,从栈顶拿出了一个元素,做了一个比较,对吧?右边代码表示从栈顶拿了一个元素,创建了一个对象,再做了比较。这两个代码语义其实是一模一样。一个是 o 等于 this,一个是 this 等于 o。这两段代码其实本质上都是错误代码,因为我们 new 完了以后其实没有给对象初始化。但是到 Hotspot 和 J9 上面去运行的时候,Hotspot 给两个都报了一个验证错误,我们就发现,J9 在非常罕见的情况下,在某一个初始化函数里面,如果你写了代码,它会通过验证。实际上我们抓住了一个缺陷。这是一个比较简单的例子。

         

        那么再来看比较复杂一点的例子,我们说数据流分析可能实现错了,那能不能找一找运行结果不一样的程序?右边是一个种子类,先创建了一个对象,初始化,把这个对象设为空。接下来用 monitorenter 和 monitorexit。那么 Jimple 正好反了一下。把它转换为类文件以后,Hotspot 和 J9 它是比较一致的,Hotspot 抛出了空指针异常,J9 也抛出了空指针异常。这是因为 Java 虚拟机规范里面说,假如对象是空,我们遇到的第一个 R0,因为是空的,那么它应该抛一个空指针异常。

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        </div>

         

        那么接下来看看到底怎么样去修改代码,发生了什么?第一个干的事情就是在里面插入一个循环,直接跳到这,entermonitor R0,这个地方又做了一个循环回去,也就是说 entermonitorR0 会执行 20 遍, exitmonitor r0 执行了一遍。这个时候我们发现这个 Hotspot 抛出了一个 IMSE,但是 J9 是正常执行。追究原因,我们发现这里面其实有一个叫结构锁的机制,假如一个Java  虚拟机要求去实现结构锁这样的一个机制,并且类违反了结构锁规则,那么就抛出一个 IMSE,Hotspot
        满足结构锁机制,但是 J9 不要求,所以这里面会形成一个差别,这是所发现的第一个差别。</div>

        <div id="zp0gns" data-type="image" data-display="block" data-align="" data-src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2019/jpeg/168324/1546483741979-60b05b2f-77f3-47a2-aed1-8bf7680c5ea6.jpeg" data-width="720">
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        </div>

        又去跑模糊测试,继续去撞。这个时候从 new string,初始化之后,正好插入了一个 goto 语句到这,也就是说这是一个 new string r0,entermonitor r0,exitmonitor r0。Hotspot 就是正常的运行了,J9 就抛出了一个验证错误。HotSpot 反馈说这应该是一个正确的例子,因为虽然 R0 没有初始化,但是这个里面没有什么危害,所以就可以放过它。

         

        那么 J9 就认为它存在一个缺陷。实际上 Java 虚拟机规范里是这样说的,一个验证器如果遇上一个没有初始化的对象,在使用的时候应该要报一个验证问题。好,那么既然到这种情况下面,entermonitor r0 它是使用了,就说明这个规则被违反了。又做了做,又撞了一个问题。entermonitor r0 这个东西是一个正常的对象,那么 exitmonitor r0,这个时候 R0 是空对象,它本来应该匹配的,但是这个时候实际上变成空引用。

        <div id="hefceg" data-type="image" data-display="block" data-align="" data-src="https://intranetproxy.alipay.com/skylark/lark/0/2019/jpeg/168324/1546483758078-491e9e88-8826-4260-9346-d1513a7add41.jpeg" data-width="720">
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        </div>

        J9 抛出了一个空指针异常,Hotspot 抛出了 IMSE。J9 的解释很合理,因为从规范上来说,monitorexit null 应该抛出一个空指针异常。Hotspot 开发人员也找了很久,实际上发现在这做了一个优化,在这个时候 Hotspot 会抛出几个异常,但是这个时候会做一个优化,把其他异常都扔掉,留了一个 IMSE。但是由于它们是抛的不一样的异常,由于这些异常可以被分别捕获,所以程序可以产生不同的运行结果。针对于同样的一个种子,我们变化,会发现,这个程序它的运行还有点不太一样。

         

        这个里面还发现了一些,比如说 Hotspot 的不同版本之间也会有一些差别,当我们的测试类比较复杂的时候,有控制流的归并,有数组的访问,有异常处理等等,它会遇上一些问题。

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        </div>

         

        技术方面,还是采用类变种,意图是生成语义不一样的一些文件。怎么样算语义不一样?也就是方法里面能够被运行到的字节码是不一样的。那么一个主要的思想就是要修改这个种子里字节码。我们记录哪些字节码被运行到了,在里边去修改一下,去修改它的控制流,那么修改完了控制流以后,它的数据流也可能发生改变,这个时候会出现很异常的控制流或者数据流,如果我们把这种异常的情况放到 Java 虚拟机上跑,有可能它的数据流分析会错了,有可能其他情况也会出错,这是很简单的思想。

         

        我们的技术要点,第一个会记录一下哪些字节码会被执行到,反正做一些插装就可以。第二个我们要做一些变种,在每个语句后面,就插入 goto。实际上除了 goto 之外,我们还可以插入 return、throw、lookupswitch,都是 Jimple 里支持的。当然也可以去用 ASM 插入更多能够修改控制流的指令。

         

        变种过程也是一个频繁试错的过程,实际上遵循了一个流程,变种出错我就把它拒了,变种过程就是有个种子,变完了以后,决定要接收、拒绝等等,得到新的类,继续变种、接受、拒绝等。

         

        我们差别测试主要是看看有什么验证问题,还有没有可能会撞上系统崩溃,有没有输出差异,这种输出差异并不是由并发导致的,而由 Java 虚拟机实现上面的差异导致的。

         

        最后介绍一个例子。右边有一个函数,R2 等于 new string,那么在这 R2 是一个对象,这个 R2 被用了,所以理论上他不能通过验证,因为 R2 被使用之前没有被初始化,违反了 Java 虚拟机规范。但是在这个里面 Hotspot 成功地抛出了验证错误,但是 J9 没有能够拒绝,说明验证器出错了。实际上大家可以看一下这个问题是怎么来的,其实就是植入了一个 goto,初始化中跳出去了,它正好 R2 就被使用了,这个时候就发现了这个问题。

         

        总结一下我们的工作,我们做了一个 Java 字节码变种及 Java 虚拟机差别测试的一个技术方案,这个里面可以暴露出 Java 虚拟机的缺陷。进一步我们希望去看看,既然有这么多的变种,为什么不把它应用到内存管理当中,看看内存管理有什么问题,看看性能有什么问题,特别是变种有可能会对一些高强度的计算,进行反复的迭代,反复计算,那么是不是能够发现性能方面的一些缺陷?这项工作是和现在在苏黎世理工的苏振东老师,九州大学的赵建军教授,还有南洋理工的苏亭,谷歌孙诚年一起做的一项工作。那么我的汇报就到这里,谢谢大家。

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