AFL++ 进程冻结问题分析与解决方案
2025-06-06 14:49:47作者:管翌锬
问题现象
在使用 AFL++ 进行模糊测试的过程中,部分用户报告了进程完全冻结的问题。具体表现为:
- 用户界面停止更新
- 状态文件(如 plot_data)不再被修改
- 数天甚至更长时间内没有新的测试发现
- CPU 使用率保持高位,但实际测试活动停滞
- 需要手动终止进程才能恢复
问题分析
通过用户提供的调试信息和技术分析,我们发现该问题可能涉及以下几个方面:
- 进程间通信阻塞:核心转储显示主进程阻塞在读取 fork 服务器的通信上
- 僵尸进程问题:部分情况下会出现僵尸子进程,影响正常通信
- QEMU 模式问题:在使用 QEMU 模式时,特别是持久化 fork 服务器模式下更容易出现
- 超时设置影响:过长的超时设置可能导致界面看似冻结,实际上是等待多个超时
技术细节
从核心转储的调用栈分析,主要阻塞点出现在:
- 主进程阻塞在
__GI___libc_read系统调用,等待与 fork 服务器的通信 - QEMU 进程陷入执行循环,反复处理相同的输入文件
- 子进程阻塞在 futex 系统调用,无法继续执行
解决方案
针对这一问题,AFL++ 开发团队采取了以下措施:
- 代码更新:建议用户更新到最新的开发分支版本
- 超时调整:合理设置超时参数,避免因长时间等待造成的假性冻结
- 进程监控:增强对僵尸进程的检测和处理机制
- 通信健壮性:改进与 fork 服务器的通信机制,防止阻塞
验证结果
在用户更新到最新版本后:
- 连续运行 9 天的测试未再出现冻结现象
- 偶尔出现的长时间等待被确认为正常的多重超时情况
- QEMU 模式下的稳定性得到显著提升
最佳实践建议
为避免类似问题,建议用户:
- 定期更新到 AFL++ 的最新稳定版本
- 根据目标程序的特性合理设置超时参数
- 监控测试进程状态,及时发现异常
- 在 QEMU 模式下特别注意资源使用情况
- 遇到问题时收集核心转储和调用栈信息以便分析
结论
AFL++ 进程冻结问题主要源于进程间通信和资源管理方面的缺陷,通过版本更新和参数优化已得到有效解决。用户应保持工具更新,并合理配置测试参数,以确保模糊测试过程的稳定性和效率。
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217