WAF-A-MoLE：基于变异的WAF模糊测试工具教学文档

1. 工具概述

WAF-A-MoLE是一款专门用于测试基于机器学习(ML)的Web应用防火墙(WAF)的模糊测试工具。它通过生成语义不变的SQL注入查询变种，来发现WAF分类器中的安全盲点。

主要特点：

• 基于变异的模糊测试方法
• 专注于SQL注入攻击的测试
• 语义保留的变异操作
• 支持评估WAF产品的稳健性

2. 工具体系架构

WAF-A-MoLE采用以下工作流程：

1. Payload池管理：初始Payload被插入到管理优先级队列的Payload池中
2. 迭代过程：每次迭代从池头部取出Payload传递给模糊器
3. 变异操作：模糊器应用随机变异操作符生成新Payload

3. 变异操作详解

当前版本支持的SQL语义保留变异操作：

3.1 大小写切换

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin' oR 1=1#
• 原理：随机改变SQL关键字的大小写

3.2 空格替换

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin'\t\rOR\n1=1#
• 原理：用制表符(\t)、回车符(\r)、换行符(\n)等替代空格

3.3 注释注入

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin'/**/OR 1=1#
• 原理：在SQL语句中插入不影响执行的注释

3.4 注释重写

• 示例：admin'/**/OR 1=1# ⇒ admin'/*xyz*/OR 1=1#abc
• 原理：修改已有注释的内容

3.5 整型编码

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin' OR 0x1=(SELECT 1)#
• 原理：将数字常量转换为十六进制或其他表示形式

3.6 操作切换

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin' OR 1 LIKE 1#
• 原理：用语义等效的不同操作符替换

3.7 逻辑恒量

• 示例：admin' OR 1=1# ⇒ admin' OR 1=1 AND 0<1#
• 原理：添加始终为真的逻辑表达式

4. 环境要求

4.1 Python库依赖

• numpy
• keras
• scikit-learn
• joblib
• sqlparse
• networkx
• Click

5. 安装指南

1. 克隆项目仓库：

git clone https://github.com/AvalZ/WAF-A-MoLE.git

2. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

6. 使用说明

6.1 基本命令

wafamole --help

6.2 主要功能命令

wafamole evade --help

6.3 参数详解

必需参数：

• MODEL_PATH：目标分类器模型路径
• PAYLOAD：初始SQL注入Payload

可选参数：

• -T, --model-type TEXT：加载的分类器类型
• -t, --timeout INTEGER：逃避模型的超时时间
• -r, --max-rounds INTEGER：最大模糊测试轮数
• -s, --round-size INTEGER：每轮的模糊测试步长(并行模糊测试步骤)
• --threshold FLOAT：目标WAF的分类阈值[默认0.5]
• --random-engine TEXT：使用随机变换而非进化引擎，设置试验次数
• --output-path TEXT：保存随机引擎结果的位置(不用于常规进化引擎)

7. 性能评估建议

1. 从简单的SQL注入Payload开始测试
2. 逐步增加变异复杂度
3. 监控WAF的检测率变化
4. 记录成功绕过的Payload变种
5. 分析WAF的盲点模式

8. 应用场景

1. 安全研究：发现WAF中的潜在漏洞
2. 产品评估：测试商业WAF产品的有效性
3. 防御改进：帮助WAF开发者增强防护能力
4. 红队测试：在渗透测试中绕过WAF防护

9. 注意事项

1. 仅用于合法授权测试
2. 避免在生产环境直接测试
3. 变异操作可能不适用于所有SQL方言(当前版本主要针对MySQL)
4. 测试前确保获得系统所有者许可

10. 项目资源

项目地址：https://github.com/AvalZ/WAF-A-MoLE