Google Fuzzer Test Suite 使用指南
2024-09-26 04:34:14作者:江焘钦
一、项目概述
Google的Fuzzer Test Suite是一个为模糊测试引擎设计的测试套件,来源于真实世界库的集合,旨在提供具有有趣bug、难以找到的代码路径或其他挑战的基准,以助于测试工具发现漏洞。支持的模糊测试器包括libFuzzer和AFL,未来可能会增加对更多引擎的支持。
二、项目目录结构及介绍
主要目录与文件说明:
AUTHORS: 列出了所有对此项目有贡献的作者名单。CONTRIBUTING: 提供了如何贡献代码或新增基准测试的指导。LICENSE: 项目使用的是Apache-2.0许可证。README.md: 包含项目简介、重要注意事项和快速入门指南。build-and-test.sh,common.sh,custom-build.sh,test-everything.sh: 这些脚本分别用于构建测试、共享的shell函数、自定义构建过程以及运行全部测试的自动化脚本。- 按库划分的目录 (如
boringssl-2016-02-12,openssl-1_0_1f, 等): 每个目录对应一个特定的开源库的模糊测试案例,其中包含了测试用例和必要的配置或编译指令,以便针对该库的特定版本进行模糊测试。
三、项目的启动文件介绍
-
启动并非直接指向单一文件,而是通过脚本来管理和执行测试。关键的启动文件是
test-everything.sh,它用于自动化地编译和运行所有的测试案例。# 示例命令(需在项目根目录下执行) ./test-everything.sh此脚本假设你已经设置了正确的编译环境,并且可能需要调整配置以适应你的本地环境或特定需求。
四、项目的配置文件介绍
Fuzzer Test Suite并没有传统意义上的独立配置文件。配置信息通常嵌入在各测试目录下的脚本或Makefile中,或者是通过环境变量和命令行参数传递给启动脚本和编译命令。例如,在希望自定义编译选项或者改变测试行为时,你可能需要编辑或直接在调用脚本时指定相应的选项。对于具体的配置修改,需参考每个测试案例下的具体指示或利用 custom-build.sh 来实现个性化构建逻辑。
请注意,为了顺利运行此测试套件,你需要熟悉模糊测试的概念,以及基本的Linux环境和Git操作。项目依赖于外部的模糊测试工具(如libFuzzer、AFL),确保你已经安装并配置好它们。此外,某些库的测试可能需要特定版本的依赖项,因此在运行测试前仔细阅读相关目录下的说明文档至关重要。
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
MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219