AFL++项目中afl-clang-fast工具的兼容性使用指南
在模糊测试领域,AFL++作为AFL的增强版本,提供了更多先进功能和优化。本文将深入探讨如何在传统AFL环境中使用AFL++编译的afl-clang-fast工具链,以及相关的性能调优建议。
工具链兼容性实现
AFL++编译生成的afl-clang-fast工具链确实可以在原始AFL环境中使用,但需要特别注意以下两个关键环境变量的设置:
-
编译阶段:必须设置
AFL_LLVM_INSTRUMENT=CLASSIC,这会强制使用与AFL兼容的经典插桩模式,而不是AFL++的增强插桩方式。 -
运行阶段:需要设置
AFL_OLD_FORKSERVER=1,这会启用与AFL兼容的旧版forkserver通信协议。
值得注意的是,要实现这种兼容性,必须使用AFL++开发分支的最新代码状态进行编译。
覆盖率优化建议
当使用这种混合环境进行模糊测试时,可能会遇到覆盖率位图接近100%的情况。这表明当前的位图大小可能不足以有效区分不同的代码路径。针对这种情况,可以考虑以下优化方案:
-
调整位图大小:通过增加
MAP_SIZE_POW2的值来扩大位图容量。根据经验,建议将位图使用率保持在至少25%的水平。例如,如果估算有150万条边(介于2^20和2^21之间),可以考虑将MAP_SIZE_POW2设置为21。 -
控制插桩比例:使用
AFL_INST_RATIO环境变量可以调节插桩密度,避免对全部代码进行插桩,从而更有效地利用位图空间。
技术考量
虽然这种混合使用方式在技术上是可行的,但需要认识到AFL++本身已经包含了大量对原始AFL的改进和优化。在大多数情况下,直接使用完整的AFL++工具链会获得更好的模糊测试效果和性能。这种兼容方案更适合于特定的研究或过渡场景,而不应作为长期解决方案。
对于希望从AFL迁移到AFL++的用户,建议逐步过渡到完整的AFL++环境,以充分利用其提供的各种先进功能,如更精确的插桩、改进的调度算法和增强的崩溃检测能力等。
kernelopenEuler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。C039
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0120
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