探索内存安全的未来:QASan,QEMU-AddressSanitizer
2024-05-20 08:45:17作者:农烁颖Land
在软件开发的世界中,内存错误常常是隐藏的安全隐患。幸运的是,QASan(QEMU-AddressSanitizer)提供了一种强大的工具,能够在运行时检测客体系统中的内存错误,无需任何编译器级别的改动。这个开源项目由Andrea Fioraldi维护,是一个基于QEMU 3.1.1的定制版本,利用AddressSanitizer对二进制代码进行模糊测试,而不需要源码级别的支持。
项目介绍
QASan的特色在于它的二进制级别检测,这意味着它能够检测任何可执行文件的内存错误,无论是跨平台还是原生。项目通过两种方式实现AddressSanitizer功能:一种是Andrea Fioraldi自己实现的纯C11版本,另一种是基于clang的编译器RT ASan实现。前者提供更详细的错误信息,如堆栈跟踪,后者则适用于快速验证。
项目技术分析
构建QASan非常简单,只需运行一个名为build.py的脚本。你可以选择使用自己的AddressSanitizer实现或基于clang的版本。此外,该脚本还支持全系统模式的构建,尽管目前仍处于实验阶段。QASan提供了多种运行时选项,包括预加载共享对象,设置调试日志等,以满足不同需求。
应用场景
QASan的适用范围广泛,尤其是在以下情况:
- 模糊测试:与AFL++配合,可以有效地对目标二进制进行模糊测试,发现内存安全性问题。
- 修复已有的二进制软件:对于那些无法重新编译或缺少源码的老软件,QASan提供了直接的内存错误检测方案。
- 跨架构测试:在不同的硬件平台上,QASan也能帮助检测和定位内存错误。
项目特点
- 兼容性强:QASan不仅支持x86_64架构,也支持arm[64]和其他多种处理器架构。
- 无需源码:无需修改或重新编译目标程序,即可进行内存错误检测。
- 性能损耗较低:相比于Valgrind,QASan的运行速度更快,性能影响相对较小。
- 丰富的调试信息:asan-giovese模式下,可以获取有价值的堆栈跟踪信息,便于问题排查。
QASan为开发者提供了一种全新的方法来提升软件的质量和安全性,即使是在没有源码的情况下。如果你正在寻找一种高效且灵活的内存错误检查工具,那么QASan无疑是值得尝试的选择。现在就通过git clone --recursive https://github.com/andreafioraldi/qasan.git来下载并探索QASan的强大功能吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134