datAFLow 的安装和配置教程
2025-05-29 11:05:17作者:余洋婵Anita
1. 项目基础介绍和主要编程语言
datAFLow 是一个基于 AFL++ 的数据流导向的模糊测试工具。它通过使用基于数据流的反馈机制(具体为 def-use 关联)来提高模糊测试的效率。datAFLow 采用了灵活且高效的内存对象元数据方案,即 Padding Area MetaData (PAMD) 方法,来提升模糊测试的性能。
该项目主要使用的编程语言包括 C、C++ 和 Python。
2. 项目使用的关键技术和框架
- AFL++:datAFLow 是构建在 AFL++ 之上的,它继承并扩展了 AFL++ 的模糊测试功能。
- LLVM:项目使用 LLVM 作为代码 instrumentation 的基础,对程序进行编译和转换。
- Z3 SMT Solver:用于 SVF 静态分析组件,帮助进行数据流分析。
- PAMD (Padding Area MetaData):一种内存对象元数据方案,用于高效地跟踪数据流。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:Linux (推荐 Ubuntu 20.04)
- LLVM:版本 12-14
- Python:用于数据流-cc 包装器
- Z3 SMT Solver:用于静态分析(可选)
安装步骤
-
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/HexHive/datAFLow.git cd datAFLow
-
安装 Z3(可选):
git clone https://github.com/z3prover/z3 git -C z3 checkout z3-4.8.8 mkdir -p z3/build cd z3/build cmake .. \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=$(realpath ../install) \ -DZ3_BUILD_LIBZ3_SHARED=False make -j make install
-
初始化子模块:
git submodule update --init --recursive
-
构建 fuzzalloc:
cd $FUZZALLOC_SRC mkdir build cd build cmake .. \ -DCMAKE_C_COMPILER=clang-12 -DCMAKE_CXX_COMPILER=clang++-12 \ -DLLVM_DIR=$(llvm-config-12 --cmakedir) \ -DZ3_DIR=/path/to/z3/install make -j
如果需要构建基于 SVF 的静态分析,请在 cmake 中添加
-DUSE_SVF=True
选项。 -
配置环境变量:
根据需要配置以下环境变量:
FUZZALLOC_DEF_MEM_FUNCS
:列出自定义内存分配函数FUZZALLOC_DEF_SENSITIVITY
:设置 def 站点的敏感度FUZZALLOC_USE_SENSITIVITY
:设置 use 站点的敏感度FUZZALLOC_USE_CAPTURE
:设置在 use 站点捕获的内容FUZZALLOC_INST
:设置 instrumentation 类型
-
使用 dataflow-cc 替换 clang:
在编译目标程序时,使用
dataflow-cc
或dataflow-c++
替换clang
或clang++
。dataflow-cc -o my_program my_program.c
完成以上步骤后,您就可以开始使用 datAFLow 进行数据流导向的模糊测试了。
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