AFL++中QEMU持久化模式与libcompcov的兼容性问题分析
2025-06-06 10:15:42作者:袁立春Spencer
概述
在AFL++模糊测试框架中,QEMU模式的持久化特性与libcompcov插桩库的配合使用存在一些技术挑战。本文将深入分析这一问题的本质,并探讨可能的解决方案。
问题背景
当使用AFL++对包含无限循环的服务程序进行模糊测试时,开发者通常会采用QEMU持久化模式来仅测试请求处理部分。同时,为了处理程序中存在的魔数比较(magic byte comparisons),libcompcov库是一个非常有用的工具。
然而,当尝试同时使用这两个特性时,会出现覆盖率收集失效的问题,表现为模糊测试器无法发现新的执行路径。
技术分析
持久化模式的工作原理
QEMU持久化模式通过以下机制实现:
- 在指定地址创建快照
- 每次模糊测试迭代后恢复到该快照状态
- 保持寄存器状态不变(AFL_QEMU_PERSISTENT_GPR=1)
- 控制退出点(AFL_QEMU_PERSISTENT_EXITS=1)
libcompcov的工作机制
libcompcov是一个运行时库,它通过以下方式增强模糊测试:
- 在目标程序运行时加载
- 监控特定的比较指令
- 记录比较操作的操作数
- 通过共享内存与模糊测试器通信
冲突根源
当两者结合使用时,问题出现在内存快照的保存和恢复过程中。持久化模式会保存和恢复/proc/self/maps中的部分内存区域,其中恰好包含了libcompcov和QEMU用于记录覆盖率的共享内存段。这导致:
- 覆盖率数据在每次迭代后被重置
- 模糊测试器无法获取有效的路径信息
- 表现为"last new find : none yet"的异常状态
现有解决方案
目前可用的临时解决方案包括:
- 分离使用策略:在主节点使用AFL_ENTRYPOINT和fork模式配合libcompcov,在其他节点使用快照模式
- 环境变量组合:使用AFL_QEMU_PERSISTENT_ADDR、AFL_QEMU_PERSISTENT_GPR和AFL_QEMU_PERSISTENT_EXITS,但不使用AFL_QEMU_PERSISTENT_MEM
未来改进方向
- 实现AFL_EXITPOINT特性:允许指定退出地址,完美解决无限循环问题
- 修改QEMU-AFL的内存快照机制:避免保存和恢复共享内存区域
- 增强libcompcov的持久化兼容性:使其能够感知持久化模式并相应调整行为
最佳实践建议
对于遇到类似问题的开发者,建议:
- 首先评估是否真的需要同时使用这两个特性
- 考虑使用基于覆盖率的模糊测试调度策略
- 对于关键比较操作,可以尝试人工编写字典
- 关注AFL++的更新,等待官方解决方案的发布
通过深入理解这些技术细节,开发者可以更好地利用AFL++的强大功能,同时规避潜在的兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C051
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0126
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
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
443
3.35 K
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++
822
397
Ascend Extension for PyTorch
Python
251
285
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
277
329
暂无简介
Dart
702
165
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
10
1
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
140
51
🎉 (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
1.24 K
679
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
556
111