Frida Fuzzer 项目启动与配置教程
2025-05-28 23:28:46作者:韦蓉瑛
1. 项目目录结构及介绍
Frida Fuzzer 项目的主要目录结构如下所示:
frida-fuzzer/
├── assets/
├── fuzz/
│ ├── fuzzer.js
│ ├── index.js
│ ├── config.js
│ └── target_module.js
├── tests/
│ ├── test_linux64.js
│ ├── test_ndk_x64.js
│ └── test_libxml2.js
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt
assets/:此目录用于存放项目的静态资源文件。fuzz/:包含核心的 fuzzing 逻辑和配置文件。fuzzer.js:Frida Fuzzer 的主要执行脚本。index.js:用于初始化和启动 fuzzer 的脚本。config.js:Frida Fuzzer 的配置文件,可以在这里调整 fuzzer 的参数。target_module.js:用于指定目标模块和函数。
tests/:包含用于测试的示例脚本。.gitignore:指定 Git 忽略的文件和目录。LICENSE:Apache-2.0 许可证文件。README.md:项目的说明文件,包含项目信息和使用说明。requirements.txt:项目依赖的 Python 包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目的主要启动文件是 fuzz/index.js。该文件用于初始化和启动 fuzzer。以下是一个简化的启动文件内容示例:
const fuzz = require('./fuzzer');
const config = require('./config');
// 设置目标模块和函数
fuzz.target_module = 'test_linux64';
fuzz.target_function = 'target_func';
// 启动 fuzzer
fuzz.startFuzzing();
启动文件会导入 fuzzer 和 config,设置目标模块和函数,然后调用 startFuzzing 方法来启动 fuzzing 过程。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件是 fuzz/config.js。这个文件包含了 Frida Fuzzer 的所有配置选项,例如:
module.exports = {
// 最大文件大小
MAX_FILE: 4096,
// 映射大小
MAP_SIZE: 1024 * 1024,
// 队列缓存最大大小
QUEUE_CACHE_MAX_SIZE: 1024,
// 是否开启手动循环
manual_loop_start: false,
// 其他配置...
};
在配置文件中,可以调整 fuzzer 的行为,如设置最大文件大小、映射大小、队列缓存大小等。确保根据实际需求调整这些参数以优化 fuzzing 过程。
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。C067
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TSX0130
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
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
457
3.42 K
暂无简介
Dart
710
170
Ascend Extension for PyTorch
Python
264
299
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
181
67
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
284
332
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++
838
415
openJiuwen 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
TSX
431
130
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
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
103
118