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背景：近年来，随着信息技术的发展，各种新型自动化测试技术如雨后春笋般出现。其中，模糊测试（fuzztesting）技术开始受到行业关注，它尤其适用于发现未知的、隐蔽性较强的底层缺陷。这里，我们将结合AFL开源工具，对模糊测试的基本概念和流程进行说明。01、模糊测试的定义模糊测试的核心思想是

自1988年威斯康星大学的BartonMiller首次提出模糊测试这一概念以来，模糊测试领域经历了持续长久发展。模糊测试作为一种软件测试方法，旨在通过向程序输入模糊、随机、异常的数据，探测和发现潜在的漏洞和错误。这种方法备受安全研究人员的青睐。随着时间的推移，这一领域呈现出了蓬勃发

因为项目中准备使用AFL+++Qemu下，所以研究了其中AFL++下的Qemuafl的源码，其中插桩的方式与AFL原理一样，但是代码相差很大，因此记录一下。qemuafl中桩点基本逻辑1)qemuafl是AFL++直接fork了一份Qemu的源码，在Qemu的源码中直接进行代码修改。2)其中使用每个基本块的PC来作为每个基本

适用于白盒fuzzinginputcorpus收集语料库对于模糊测试工具而言，我们需要为其准备一个或多个起始的输入案例，这些案例通常能够很好的测试目标程序的预期功能，这样我们就可以尽可能多的覆盖目标程序。收集语料的来源多种多样。通常目标程序会包含一些测试用例，我们可以将其做位我

概要PTfuzzer是一款开源的fuzz工具，它基于AFL实现，并利用Intel处理器提供的ProcessorTrace硬件部件来跟踪反馈来指导模糊测试，能够快速、准确地记录程序的基本块转换信息，从而实现更高的代码覆盖率和更深入的漏洞挖掘。与之前的灰盒模糊测试技术相比（主要是AFL-qemu），PTfuzz具有更快的

0x01Fuzzer的类型模糊测试器的分类方法方式有好几种，本文将着重介绍基于覆盖率的模糊测试器，因此只详细介绍根据fuzzing策略的分类。基于fuzzing的策略，可将fuzzer分为基于定向的fuzzing和基于覆盖率的fuzzing。对于基于覆盖率的模糊测试工具来说，往往需要使用恰当的种子测试目标程

Abstract近年来，基于模糊的自动化软件测试经历了复兴。尤其是反馈驱动的模糊化已经因其在有限的输入语料库中有效地执行随机测试的能力而广为人知。尽管取得了很多进展，但两个常见的问题是幻数和（嵌套的）校验和。通常使用诸如污点跟踪和符号执行等昂贵的计算方法来克服这些障碍。不幸的

AFL源码分析（一）文章首发于：ChaMd5公众号​​https://mp.weixin.qq.com/s/E-D_M25xv5gIpRa6k8xOvw​​a.alf-gcc.c1.find_as这个函数的功能是获取使用的汇编器。首先获取环境

AFL源码分析（一）文章首发于：ChaMd5公众号https://mp.weixin.qq.com/s/E-D_M25xv5gIpRa6k8xOvwa.alf-gcc.c1.find_as这个函数的功能是获取使用的汇编器。首先获取环境变量

一、首先搭建好Linux系统环境。新建一个afl文件夹二、去github上下载镜像或者去官网下载afl源码压缩包tgz文件并解压方法一：从git上直接下载源码，没有git指令就下载方法

前言AFL是一款著名的模糊测试的工具，最近在阅读AFL源码，记录一下，方便以后查阅。环境项目：AFL编译项目：将编译的优化选项关闭，即改写成-O0afl-gcc.c使用gdb加载afl-

全是坑。。。AFL安装：在afl官网下载压缩包afl-latest.tgz并解压解压后在目录下输入：makesudomakeinstall我这里报错，是因为没有安装gcc，按照错误信息装上即可sud