Fuzzilli项目中函数提升(Hoisting)的编译处理机制
在JavaScript引擎模糊测试工具Fuzzilli的开发过程中,开发者发现了一个关于函数提升(hoisting)特性的编译处理问题。这个问题揭示了Fuzzilli在编译过程中对JavaScript函数声明的特殊处理方式。
问题现象
当源代码中存在函数声明时,按照JavaScript的语言规范,函数声明会被提升(hoisting)到当前作用域的顶部。这意味着在函数声明之前就可以调用该函数。例如:
console.log(two); // 应该可以正常访问two函数
function two() {
}
然而在Fuzzilli的编译输出中,这个行为没有被正确保留。编译后的代码变成了:
console.log(two); // 这里two未定义
function f3() { // 函数名被重命名
}
技术背景
函数提升是JavaScript的一个重要特性,它允许在函数声明之前调用函数。这是由于JavaScript的编译阶段会将所有函数声明提升到作用域顶部。Fuzzilli作为一个模糊测试工具,在编译过程中会对变量和函数名进行重命名以增加测试的多样性,但这与函数提升特性产生了冲突。
解决方案
项目维护者指出,这个问题与编译过程中丢失原始变量名有关。他们提出了两个关键改进:
- 首先通过一个基础性修改,为FuzzIL(中间语言)的函数添加
.functionName
属性,保留函数的原始名称信息 - 然后结合变量名处理机制的改进,使系统能够正确识别和处理函数提升的情况
这些改进将确保编译后的代码仍然保持JavaScript的函数提升语义,同时不破坏Fuzzilli原有的变量名随机化功能。
技术意义
这个问题的解决不仅修复了一个具体的编译错误,更重要的是完善了Fuzzilli对JavaScript语义的模拟能力。函数提升是JavaScript中一个基础但容易引起混淆的特性,正确处理这一特性对于生成有效的测试用例至关重要。通过保留函数名信息同时支持提升语义,Fuzzilli能够生成更符合实际JavaScript代码行为的测试用例,从而提高模糊测试的有效性。
现状
根据后续开发者的反馈,这个问题已经在最近的代码提交中得到解决。这表明Fuzzilli团队对JavaScript语言特性的支持正在不断完善,使得这个模糊测试工具能够更准确地模拟真实的JavaScript引擎行为。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









