AFL++中afl-cmin.py工具处理目标程序崩溃时的缓冲区优化
2025-06-06 15:59:13作者:段琳惟
在AFL++模糊测试框架中,afl-cmin.py是一个用于精简语料库的重要工具。近期发现当目标程序在获取AFL_MAP_SIZE时发生崩溃,会导致工具无法正确读取输出结果的问题。本文将深入分析该问题的成因及解决方案。
问题现象
当目标程序被编译了ASan(AddressSanitizer)且设置了AFL_DUMP_MAP_SIZE=1环境变量时,如果程序崩溃退出,afl-cmin.py工具会抛出ValueError异常,提示无法将空字节串转换为整数。这是因为工具需要从目标程序的stdout中读取AFL_MAP_SIZE值,但当程序异常终止时,缓冲区内容可能未被刷新。
技术分析
问题的根本原因在于标准输出的行缓冲机制。在正常情况下,当程序输出内容时:
- 如果输出包含换行符,内容会立即刷新
- 如果程序正常退出,缓冲区会自动刷新
- 但当程序异常终止(如被ASan检测到错误),缓冲内容可能丢失
在AFL++的实现中,afl-compiler-rt.o.c会在启动时打印MAP_SIZE值,但未显式调用fflush(stdout)。当程序随后崩溃时,这个值可能仍在缓冲区中未被输出。
解决方案
针对此问题,我们采用了双重保障措施:
- 在编译器运行时中添加fflush调用:确保MAP_SIZE值立即输出,不受程序后续行为影响
- 在afl-cmin.py中禁用输出缓冲:通过stdbuf工具强制禁用stdout和stderr的缓冲
具体到afl-cmin.py的修改,主要调整了子进程执行部分的代码,添加了stdbuf包装:
result = subprocess.run(
["stdbuf", "-o0", "-e0", args.exe],
capture_output=True,
text=True,
env={"AFL_DUMP_MAP_SIZE": "1"}
)
同时,对于ASan编译的目标程序,建议设置ASAN_OPTIONS=detect_leaks=0以避免泄漏检测导致的提前终止。
实际效果
修改后,即使目标程序崩溃,afl-cmin.py也能正确获取MAP_SIZE值:
9666860
AddressSanitizer:DEADLYSIGNAL
=================================================================
==2210990==ERROR: AddressSanitizer: SEGV on unknown address...
工具随后可以正常完成语料库精简工作。
最佳实践建议
对于使用AFL++进行模糊测试的开发人员,建议:
- 更新到包含此修复的最新版本
- 对于可能崩溃的目标程序,考虑使用AFL_SKIP_CRASHES=1选项
- 对于ASan编译的目标,添加ASAN_OPTIONS=detect_leaks=0环境变量
- 定期检查工具链更新,获取最新的稳定性改进
这一改进显著提升了afl-cmin.py在复杂场景下的稳定性,特别是在处理带有内存错误检测的目标程序时,确保了语料库精简过程的可靠性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
323
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218