AFLplusplus中afl-clang-fast转换bitcode到ELF失败问题分析
问题背景
在使用AFLplusplus的afl-clang-fast工具链时,开发者尝试将LLVM bitcode转换为可执行ELF文件时遇到了问题。具体表现为在链接阶段出现符号冲突或缺失,导致编译失败。这个问题在不同版本的LLVM(从10到17)中都存在,但表现略有差异。
问题现象
当开发者使用以下命令序列时会出现问题:
- 首先使用afl-clang-fast生成bitcode:
afl-clang-fast -c -emit-llvm -o test.bc test.c
- 然后尝试将bitcode转换为可执行文件:
afl-clang-fast -o test_elf test.bc
在LLVM 17环境下,会出现断言失败错误,提示sancov.module_ctor_trace_pc_guard相关符号问题。而在LLVM 10环境下,错误信息更明确,显示链接器找不到__start___sancov_guards和__stop___sancov_guards等符号定义。
根本原因
问题的核心在于afl-clang-fast的工作机制。当第二次使用afl-clang-fast链接bitcode时,工具会尝试再次进行插桩操作,这导致了以下问题:
-
重复插桩:第一次编译生成bitcode时已经插入了SanitizerCoverage相关代码,第二次链接时又尝试插入相同的插桩代码,造成符号冲突。
-
符号重复定义:特别是
sancov.module_ctor_trace_pc_guard等构造函数相关符号会被多次定义。 -
运行时支持缺失:SanitizerCoverage需要特定的运行时支持,直接链接bitcode时这些支持没有被正确包含。
解决方案
正确的做法是避免让afl-clang-fast进行二次插桩。可以采用以下任一方法:
- 使用普通clang链接:
clang -o test_elf test.bc /path/to/afl-compiler-rt.o
- 分步编译:
# 生成目标文件
afl-clang-fast -c -o test.o test.c
# 直接链接
afl-clang-fast -o test_elf test.o
技术细节
AFL++的插桩过程实际上分为几个关键步骤:
- 前端插桩:通过LLVM pass在IR层面插入覆盖率跟踪代码
- 运行时支持:链接afl-compiler-rt.o提供必要的运行时函数
- 构造函数注册:通过module构造函数确保插桩代码在程序启动时初始化
当重复插桩时,这些机制会互相干扰,特别是构造函数相关的符号会冲突。这也是为什么在LLVM 17中会直接触发断言失败,而在较早版本中表现为链接错误。
最佳实践建议
- 对于需要处理bitcode的工作流,建议明确区分插桩阶段和链接阶段
- 如果需要多次处理bitcode,考虑使用LLVM的opt工具手动控制pass的应用
- 保持AFL++版本更新,新版通常会修复这类兼容性问题
- 对于复杂项目,考虑使用AFL++的LTO(链接时优化)模式,它可以更好地处理整个程序的插桩
理解这些底层机制有助于开发者更有效地使用AFL++进行模糊测试,特别是在需要自定义插桩或处理bitcode的场景下。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-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
GOT-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。00