AFL.rs项目中Rust程序插桩问题的解决方案
2025-07-09 06:16:40作者:申梦珏Efrain
在AFL.rs项目中,开发者可能会遇到一个常见问题:使用AFL++进行Rust程序插桩时,发现只有主函数被正确插桩,而其他依赖函数(如标准库或第三方库中的函数)未被正确插桩。这种情况会导致覆盖率收集不完整,影响模糊测试的效果。
问题背景
当开发者按照标准流程操作时:
- 修改AFLPlusPlus项目
- 执行
cargo install --force --path . - 运行
cargo afl build
生成的模糊测试驱动程序中,afl-llvm-pass.so仅输出主函数名称,而其他跨过程函数(包括rust-url、标准库等)未被插桩。理论上,所有函数都应被插桩以跟踪覆盖率。
解决方案
要解决这个问题,关键在于正确配置AFL++以启用插件支持。具体步骤如下:
- 首先需要确保AFL++构建时包含插件支持:
cargo +nightly afl config --build --plugins
- 然后在目标项目目录中启用调试模式进行构建:
AFL_DEBUG=1 cargo +nightly afl build
技术原理
AFL.rs项目默认情况下不会使用所有可用的LLVM插件进行代码插桩。通过添加--plugins参数,系统会将所有必要的插件(如afl-llvm-pass.so等)复制到配置目录下的afl-llvm子目录中。
这些插件包括:
- 覆盖率跟踪插件
- 变异策略插件
- 其他优化插件
启用插件支持后,AFL++能够对Rust程序的完整调用链进行插桩,包括标准库和第三方依赖中的函数,从而获得更全面的覆盖率数据。
验证方法
开发者可以通过以下方式验证插桩是否成功:
- 检查构建输出中是否出现大量"instrumenting ..."消息
- 查看生成的二进制文件是否包含预期的插桩点
- 运行模糊测试时观察覆盖率数据是否包含依赖函数的执行路径
注意事项
- 配置新环境可能需要较长时间,特别是在Docker环境中
- 确保使用的Rust工具链版本与AFL.rs兼容
- 对于复杂的项目依赖,可能需要调整插桩参数以获得最佳效果
通过正确配置插件支持,开发者可以充分利用AFL++的强大功能对Rust程序进行全面插桩,为模糊测试提供更准确的覆盖率反馈,从而提高漏洞发现的效率。
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。C043
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TSX0121
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
435
3.3 K
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
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
暂无简介
Dart
696
163
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++
696
369
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (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
1.23 K
674
Ascend Extension for PyTorch
Python
242
279
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
270
328