MozPeach:开源模糊测试工具的新选择
2024-09-17 08:05:55作者:温艾琴Wonderful
项目介绍
MozPeach 是 Mozilla 安全团队基于 Peach v2.7 开发的一个开源模糊测试工具的分支。MozPeach 的目标是继续提供 Peach 作为开源产品,并增加 Python 兼容性和新功能。MozPeach 专注于易用性、速度和减少依赖性,同时已经开始支持 Python 3,替换了已弃用的 Python 依赖,切换了 XML 后端,添加了新的配置系统,简化了代码,并进行了许多其他改进。
项目技术分析
技术栈
- 编程语言:Python
- 依赖管理:virtualenv, virtualenvwrapper
- 配置文件:XML 格式的 "pits" 文件
- 支持平台:Ubuntu(通过 apt-get 安装依赖)
核心功能
- 数据模型 pit:用于描述规范的 XML 文件,将输入解析为内存中的 XML 树,生成模糊测试输出。
- 目标 pit:定义如何对目标进程进行模糊测试,如何监控可疑行为,以及如何处理结果。
- 命令行工具:提供丰富的命令行选项,支持调试、运行、验证等多种操作。
项目及技术应用场景
MozPeach 适用于以下场景:
- 软件安全测试:通过模糊测试发现软件中的潜在漏洞。
- 协议测试:对网络协议进行模糊测试,确保协议实现的健壮性。
- 文件格式测试:对文件格式进行模糊测试,验证文件解析器的正确性和鲁棒性。
项目特点
- 开源免费:MozPeach 是一个完全开源的项目,用户可以自由使用、修改和分发。
- Python 兼容性:支持 Python 3,替换了已弃用的 Python 依赖,简化了代码结构。
- 易用性:通过 XML 配置文件和丰富的命令行选项,用户可以轻松上手。
- 减少依赖:专注于核心功能,减少了不必要的依赖,简化了安装和使用过程。
- 社区支持:MozPeach 得到了社区和合作伙伴的支持,持续更新和改进。
结语
MozPeach 是一个功能强大且易于使用的模糊测试工具,特别适合安全研究人员、开发者和测试人员使用。无论你是想进行软件安全测试,还是对协议或文件格式进行验证,MozPeach 都能为你提供强大的支持。赶快尝试一下吧!
项目地址:MozPeach GitHub
登录后查看全文
热门项目推荐
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
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
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++
664
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
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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