AFL++项目中GCC插件instrumentlist功能测试失败问题分析
2025-06-06 11:38:20作者:何将鹤
问题背景
在AFL++ 4.30c版本中,当在Alpine Linux环境下进行单元测试时,发现GCC插件的instrumentlist功能测试失败。测试用例期望捕获0个元组(tuples),但实际捕获了2个元组,导致测试不通过。
技术细节
instrumentlist是AFL++ GCC插件的一个重要功能,它允许用户通过指定文件列表来控制哪些源代码文件需要进行插桩。这个功能在大型项目中特别有用,可以精确控制插桩范围,提高模糊测试的效率。
测试用例的基本逻辑是:
- 创建一个instrumentlist.txt文件,只包含测试用的foobar.c文件
- 使用AFL_COMPILER_INSTRUMENT_FILE环境变量指定这个列表文件
- 编译测试程序test-compcov.c
- 运行编译后的程序并检查捕获的元组数量
问题原因
在Alpine Linux环境下,即使明确指定了不应对测试程序进行插桩(因为不在instrumentlist.txt中),AFL++的GCC插件仍然捕获了2个执行元组。这表明instrumentlist功能没有完全按预期工作,导致了对不应插桩的代码进行了插桩。
解决方案
开发团队确认这是一个实际的bug,并在开发分支和稳定分支中都进行了修复。修复的核心思路是确保instrumentlist功能能够准确过滤掉不在列表中的源文件,避免任何意外的插桩行为。
技术意义
这个问题的修复保证了:
- instrumentlist功能的可靠性,确保用户能够精确控制插桩范围
- 在Alpine Linux等使用musl libc的轻量级Linux发行版上的兼容性
- AFL++在各种环境下的行为一致性
对于模糊测试实践者来说,这个修复意味着可以更可靠地使用instrumentlist功能来优化模糊测试过程,特别是在需要排除某些模块或文件时。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
225
251
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
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868