Dapr 团队最近在博客上发布了 Dapr 完成模糊测试审核[1]的文章，该审计是 CNCF 通过模糊测试改善[2]开源云原生项目安全状况的计划的一部分。该审计由 Ada Logics[3] 于 2023 年 5 月和 6 月进行的，Ada Logics 团队为了改善 Daprs 安全状况，并且由于创建了大量模糊器，发现的问题数量很少，一共开发了 39个 fuzzer，发现了3个问题，三个问题的数量非常少，这证明了 Dapr 项目编写良好且维护良好的代码库。这也表明了代码库的成熟水平。 审计中的所有模糊器都是开源的，最初被添加到 CNCF 的模糊测试存储库[4]中，团队已经开始将模糊器迁移到Dapr 仓库中[5]来完善Dapr的测试。

该审计为 3 个 Dapr 项目添加了模糊器：Dapr 运行时 （github.com/dapr/dapr）、Dapr 工具包 （github.com/dapr/kit） 和 Components-contrib。Ada Logics通过将Dapr集成到Google的开源项目OSS-Fuzz[6] -中开始了审计，该项目大规模运行关键开源项目的模糊器。在设置初始集成后，Ada Logics 编写了 39 个模糊器并将它们添加到 Daprs OSS-Fuzz 集成中。连续性是强大的模糊测试套件的重要组成部分;在连续运行模糊程序的几个 CPU 年之后，发现了一些错误。Daprs OSS-Fuzz 集成可确保其模糊程序即使在审核完成后也能运行，以继续探索代码库。

Ada Logics为许多复杂且特别公开的端点编写了模糊器，其中一些包括：

• Dapr 工具包加密包：密钥解析和序列化。
• Dapr Runtime HTTP/GRPC 端点。
• 元数据解码在Components-Contrib中广泛使用。
• Apache Dubbo 序列化。
• Dapr Sidecar注入器的请求处理
• Raft日志处理。
• 访问控制

Fuzzing 是一种通用技术，用于自动识别可靠性和安全问题。它通常被安全研究人员用来发现系统中的漏洞，该技术已成功应用于各种 CNCF 项目，如 Kubernetes、Envoy、Helm、Linkerd2-proxy 和 Fluent-bit。fuzzing 的一般方法是使用遗传算法（genetic algorithm）与复杂的程序分析和软件仪器技术相结合，以生成在目标软件中实现高水平代码覆盖的输入。

最后 这里我非常想分享一个案例：昨天我去 中国财产再保险集团 深度体验了 Dapr 在中国的早期Dapr 案例， 我惊奇的发现 Dapr 在他们的环境中已经持续运行了3年多，系统一直很稳定，虽然一定程度上上可以体现出Dapr 的连续性非常好，但是这不是一个鼓励的案例，还一直停留在 0.11.2版本，上个月dapr 已经发布了1.11版本[7]。 现在Dapr 有了更完善的测试，包括模糊测试，我们可以非常放心的对Dapr 进行版本升级。

你已经看到了这里，肯定对Dapr 有兴趣吧，下个周六 7.15 我们有个云原生的社区活动[8]我会分享Dapr 的进一步信息,欢迎报名参会。

相关链接：

• [1]Dapr 完成模糊测试审核: https://blog.dapr.io/posts/2023/06/30/dapr-completes-fuzzing-audit/
• [2]CNCF 通过模糊测试改善计划:https://www.cncf.io/blog/2022/06/28/improving-security-by-fuzzing-the-cncf-landscape/
• [3]Ada Logics: https://adalogics.com/
• [4]CNCF 的模糊测试存储库: https://github.com/cncf/cncf-fuzzing
• [5]将模糊器迁移到Dapr 仓库中:https://github.com/dapr/dapr/pull/6569
• [6]Google的开源项目OSS-Fuzz:https://github.com/google/oss-fuzz
• [7]dapr 1.11版本 发布：https://www.cnblogs.com/shanyou/p/17480763.html
• [8]7 月 15 日，论道深圳｜云原生开源项目应用实践专场第三站报名开启: https://mp.weixin.qq.com/s/DOQ9aFxcS6M6_VmKfpQm9Q