異言語間をまたぐディファレンシャルファジング最前線――EVM検証から見えた実践と課題

この記事の途中に、以下の記事の引用を含んでいます。
Differential Fuzzing Across the Language Divide

イーサリアムEVMを“横断的”に検証!?

言語の壁を超えたファジング実践記

今回取り上げる記事は、多言語で実装されたEthereum Virtual Machine (EVM) クライアント（Go, Java, .NET）に対して、「カバレッジ主導・インプロセス型のディファレンシャルファジング」を行う実践的な探究です。

通常の単一実装に対するファジングとは異なり、異なる言語・ランタイムの複数実装を同一の入力で同時にテストし、振る舞いの差違を浮き彫りにするという点が最大の特徴です。

クライアントごとに内部構造もランタイムも大きく異なる中、どのような技術で差異検出を実現しているのか、そして本質的な課題と発見は何なのか——この記事を解説しながら、私自身の視点も交えて掘り下げていきます。

そもそも「ディファレンシャルファジング」とは？

記事の主張と具体的な引用

まず、ディファレンシャルファジング（differential fuzzing）の定義について、記事はわかりやすく次のように述べています。

“The essence is to test competing implementations of a library or an application with the same test input, with the hope of finding a difference in the execution outcome.”

（和訳：ディファレンシャルファジングの本質は、同じテスト入力で複数の競合実装（ライブラリやアプリケーション）をテストし、動作結果に差異がないか探すことである。）

このアプローチは、たとえば複数のJSONパーサや暗号ライブラリなど、“同じはずなのに違う振る舞い”がバグや実装ミスを特定する強力な武器となります。
暗号ライブラリーやパーサの著名な脆弱性発見事例の背景にも、この手法が使われてきました。

言語間での差異検出、その技術的意義と背景

なぜ実装間比較が重要なのか

ディファレンシャルファジングは実装間の微妙な動作差を暴き出します。
たとえばEthereumのEVMでは、クライアントによってJava, C#, Goなど異なる言語・ランタイムで同一仕様が実装されており、“仕様どおり動いているはず”でも現実には微妙な差異が埋もれやすい。

仕様遵守が求められるプロトコルや金融基盤では、この違いがセキュリティの重大な穴となる可能性があります。
また、記事内で示されているように「crypto libraries」「JSON parsers」など過去の有名なバグ報告の多くも、ディファレンシャル法で“おかしな一致しなさ”が発見されています。

個人的な補足として、この手法はOSS界隈で検証性・再現性の高い品質保証を担保するために近年ますます重視されてきていると感じます。
特に言語ランタイムやガベージコレクション、型システムの違いから生じる“意図せぬ挙動”の検査に有効です。

EVMクライアントの具体的な例でいえば、同じState Test（初期状態と取引列、期待結果を定義）を各実装に流し、一致しないstateRoot（チェーン状態のハッシュ表現）が出れば即バグ疑惑が浮上します。

実装の難所――「プロセス呼び出し」vs「埋め込み」vs「共有メモリ」

それぞれの手法とパフォーマンスの落とし穴

本稿で最も価値のある部分は、異なる言語実装を“どう統合して比較テストするか”のリアルな試行錯誤です。

• プロセス呼び出し（Invoke as command）

  • 各クライアントを外部コマンドとして毎回起動
  • 問題：“We can barely get one!”（1秒に1件もさばけず遅すぎ）
  • 解説：実処理自体ではなく「プロセス起動・初期化コスト」がボトルネックになります

• 埋め込み（Embedding interpreter）

  • Java（Besu）はJVMをRustで起動し直接API連携
  • 初回コストは大きいが、その後は「Ok(8.034997ms)」などミリ秒レベルに激減
  • Goは直接呼び出し可能なので問題なし
  • .NET（Nethermind）はAOTコンパイルを試みるも、「Using member ‘System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(T,JsonSerializerOptions)’ which has ‘RequiresDynamicCodeAttribute’ can break functionality when AOT compiling.」等のreflectionによるビルドエラーで失敗

• 共有メモリ/IPC (Shared memory)

  • .NET組み込みが困難だったためこちらを採用
  • サーバープロセスを常駐させ、testcase・sync信号用の共有メモリでやりとり
  • 初回処理後は「[Nethermind-1] 6ms」のように速い応答
  • 記事の結論：“Both shared memory and embedding approaches provide a signficant speed up compared to process invocation.”

このように、“ファジングで性能が出るかどうか”は「ランタイムをどう呼び出すか」に依存し、外部起動のたびにフルセットアップとなるような方式は現実的ではありません。
組み込み/IPCによる軽量な連携が現実解となります。

なお、作例のように多言語間の連携にはRust、JNI、dotnet hostなどクロスエコシステム的な知識が必須に近く、手作業のラッパーや型変換も必要です。

批評と考察――見えてきた技術的・運用的“知見”

汎用性と現場ノウハウ

ファジングの現場で本当に重要なのは、「完璧主義」に陥らず、“まず動くものからスピードで回して頻繁に差異を発見⇒原因特定”というサイクルを高効率で回す設計姿勢です。
記事筆者も

“I like to get started fuzzing quickly, and then work on speeding up the target while the fuzzer does its job. Since we can stop and resume the campaign at any point, we should not waste time getting started.”

と述べており、まず“回してみてから改善”のアジャイルな姿勢が強調されています。

誤解されがちですが、ファジングは「網羅・厳密・自動でやれば全部保証される」魔法のツールではありません。
“仕様違反が判明する”のは実施・計測・triage（原因調査）までのサイクルあってこそで、現実には次のような現場努力が必要です。

• 処理スピードを優先し、「プロセス起動のたびに1秒かかる」ような設計は早々に諦める
• 埋め込み不可のプラットフォームにはIPC（共有メモリやRPC）で地道に対応
• 各実装に“最も単純な一貫した入力/出力ファーマット”を与える（記事内ではstateRoot比較のみ）
• “出力に違いが出た”という事実を記録し、仕様理解やlog/断言検証は後追いで行う

さらに、記事の「Lessons Learnt」では

• “Patching is inevitable”（未知のコードはいじる羽目になる）
• “Use the magic strace command.”（システムコールtraceで動きをつぶさに検証すべし）
• “Always keep it simple.”（複雑性に溺れるな、計測を最優先に）

と超実務的なアドバイスが列挙されていて、これも実践者ならではの視点だと評価します。

結論――多言語実装を比較ファジングするための“本質的ポイント”

“測って、比べて、すぐ回せ”

本記事で紹介された「異なる言語実装間のディファレンシャルファジング」は、複雑化・多様化する現代ソフトウェアの根幹的な問題（仕様順守の保証や未知バグの網羅的検出）に対する最前線のアプローチです。

エッセンスは次の2点に集約されます。

1. 動的比較こそが深層バグ発見の近道

   • “同じはず”なのに異なる振る舞いを「自動的に」抽出できる手法は、手作業レビューや単体テストだけではすり抜ける実装ミスの最後の砦となる

2. 速度・簡便性・汎用性の絶えぬトレードオフ

   • “プロセス起動すればよい”では間に合わず、深い埋め込みやIPCなど「できる範囲」の工夫を惜しまない姿勢と割り切り
   • 社会的インパクトを持つ基盤ミドルウェアほど、「振る舞い基準」での一括検証の重要性が高い

実務的には、“まずは応答速度と差異検出サイクルの確立を最優先に”“実装ごとのアダプタやWrapper実装も惜しまない”ことが、現実的なバグ検出効率につながるという気付きが得られるはずです。

イーサリアムのように発展し続けるOSSプロトコルや、他にも複数言語で同じ仕様が実装されることが増えている分野（DB、ファイルフォーマット、暗号ユーティリティなど）では今後ますます需要が高まるでしょう。

最後に、記事の言葉で締めくくります。

“Both shared memory and embedding approaches provide a signficant speed up compared to process invocation. I will probably just go with the shared memory approach for any other interpreted target because it’s trivial to implement and ‘just works’™.”

何事も“最初から完璧を目指さず、計測・比較して走り出す”こと、その価値は計り知れません。
多言語間の品質検証に取り組む読者の方々にも、大きな示唆を与える記事ではないでしょうか。

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