后来,人们渐渐发现覆盖率引导模糊测试(Coverage-Guided Fuzzing)为最有效的软件漏洞发现方法之一,因为它能够系统地探索未测试的代码路径和边界条件,从而显著提高漏洞发现的效率和成功率。 为了提高 Fuzzing 的效率和有效性,研究者引入了灰盒 Fuzzing 技术,通过插桩和...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha Zalewski开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage); ②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队列(queue);...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha Zalewski 开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage); ②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队列(queue)...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha Zalewski 开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage); ②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队列(queue)...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha? Zalewski(@lcamtuf)开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage);②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha Zalewski开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage); ...
基于覆盖率的模糊测试策略是最先被完整应用的,在长时间的应用中十分可靠,高效且有效。对于基于代码覆盖率的Fuzzer来说,我们先讲一个重要的概念,代码覆盖率(Code Coverage),其次我们再介绍基于覆盖率的Fuzzer的一般工作流程,最后我们简单的介绍以下fuzzing另一个重要的概念种子语料库...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha? Zalewski(@lcamtuf)开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage);②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队...
AFL(American Fuzzy Lop)是由安全研究员Micha? Zalewski(@lcamtuf)开发的一款基于覆盖引导(Coverage-guided)的模糊测试工具,它通过记录输入样本的代码覆盖率,从而调整输入样本以提高覆盖率,增加发现漏洞的概率。 ①从源码编译程序时进行插桩,以记录代码覆盖率(Code Coverage);②选择一些输入文件,作为初始测试集加入输入队...
AFL是Coverage Guided Fuzzer的代表,AFL通过在编译时插桩来获取程序执行的覆盖率,AFL可以获取基本块覆盖率和边覆盖率,下图所示是一个函数的流程图 A, B是两个基本块,A->B则是一条边表示程序从A基本块执行到了B基本块,边覆盖率比基本块覆盖率更能表示程序的执行状态,所以一般也推荐使用边覆盖率。