Janus 文件系统模糊测试工具使用指南
2024-09-23 14:54:28作者:何举烈Damon
1. 项目介绍
Janus 是一个在 Linux 上针对文件系统进行模糊测试的先进工具。它通过同时探索文件系统和系统调用的二维输入空间,有效地发现内核文件系统中的内存损坏问题。Janus 是 AFL(American Fuzzy Lop)的一个变种,其目标不是传统的虚拟机,而是 Linux 内核库(LKL)。Janus 已经发现了大约 100 个独特的崩溃,并获得了 32 个 CVE 编号。目前,Janus 支持对 ext4、btrfs 和 F2FS 文件系统的图像解析。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你的环境满足以下要求:
- 操作系统:Ubuntu 16.04 LTS
- clang 6.0.0(从源码编译)
- gcc 5.0.0(默认安装)
2.2 编译 Janus
-
编译
ff-gcc(用于插桩):cd ff-gcc make -
编译核心模糊测试引擎:
cd core make -
编译(移植的)LKL 4.17:
cd lkl例如,如果你想模糊测试 btrfs:
./compile -t btrfs -c -
编译图像解析器:
cd fs/btrfs make
2.3 运行模糊测试
-
创建种子程序目录:
mkdir prog -
生成种子程序:
./core/create_corpus istat/btrfs.istat prog -
创建输入和输出目录:
mkdir input mkdir output -
运行模糊测试:
./core/afl-image-syscall/afl-fuzz -b btrfs -s fs/btrfs/btrfs_wrapper.so -e ./samples/evaluation/btrfs-00.image -S btrfs -y prog -i input -o output -m none -u 2 -- ./lkl/tools/lkl/btrfs-combined -t btrfs -p @@
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
Janus 主要用于发现文件系统中的内存损坏问题。例如,通过模糊测试 btrfs 文件系统,Janus 可以生成大量的测试用例,帮助开发者发现并修复潜在的漏洞。
3.2 最佳实践
- 并行模糊测试:Janus 支持并行模糊测试,可以通过创建多个 Janus 实例来提高测试效率。
- 生成可复现的测试用例:使用
afl-parse工具可以生成可复现的测试用例,便于开发者调试和修复问题。
4. 典型生态项目
- AFL(American Fuzzy Lop):Janus 是 AFL 的一个变种,AFL 是一个广泛使用的模糊测试工具,主要用于发现软件中的漏洞。
- Linux Kernel Library (LKL):Janus 的目标是 LKL,LKL 是一个用于在用户空间运行 Linux 内核的库。
- btrfs、ext4、F2FS:Janus 目前支持对这些文件系统进行模糊测试,未来可能会扩展到更多文件系统。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Janus 进行文件系统的模糊测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0153- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
LongCat-Video-Avatar-1.5最新开源LongCat-Video-Avatar 1.5 版本,这是一款经过升级的开源框架,专注于音频驱动人物视频生成的极致实证优化与生产级就绪能力。该版本在 LongCat-Video 基础模型之上构建,可生成高度稳定的商用级虚拟人视频,支持音频-文本转视频(AT2V)、音频-文本-图像转视频(ATI2V)以及视频续播等原生任务,并能无缝兼容单流与多流音频输入。00
auto-devAutoDev 是一个 AI 驱动的辅助编程插件。AutoDev 支持一键生成测试、代码、提交信息等,还能够与您的需求管理系统(例如Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 在IDE 中,您只需简单点击,AutoDev 会根据您的需求自动为您生成代码。Kotlin03
Intern-S2-PreviewIntern-S2-Preview,这是一款高效的350亿参数科学多模态基础模型。除了常规的参数与数据规模扩展外,Intern-S2-Preview探索了任务扩展:通过提升科学任务的难度、多样性与覆盖范围,进一步释放模型能力。Python00
skillhubopenJiuwen 生态的 Skill 托管与分发开源方案,支持自建与可选 ClawHub 兼容。Python0112
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
733
4.75 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
649
795
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
434
395
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++
1.01 K
1.01 K
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.24 K
153
deepin linux kernel
C
30
16
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
146
237
暂无简介
Dart
985
252
昇腾LLM分布式训练框架
Python
166
198
🎉 (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
1.68 K
989