NEUZZ 项目使用教程

NEUZZ 项目使用教程

neuzz neural network assisted fuzzer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuzz

1. 项目目录结构及介绍

NEUZZ 项目的目录结构如下：

neuzz/
├── programs/
│   ├── program1/
│   ├── program2/
│   └── README.md
├── LICENSE
├── README.md
├── afl-gcc
├── afl-showmap
├── neuzz
├── nn.py
└── ...

目录结构介绍

• programs/: 包含多个示例程序的目录，每个程序目录下有详细的 README 文件，介绍如何设置和运行该程序。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的主 README 文件，包含项目的概述、依赖项和基本使用说明。
• afl-gcc: AFL（American Fuzzy Lop）的编译器，用于编译目标程序。
• afl-showmap: AFL 的工具，用于生成覆盖率信息。
• neuzz: 项目的核心可执行文件，用于启动模糊测试。
• nn.py: 神经网络模块的 Python 脚本，用于训练和预测。

2. 项目的启动文件介绍

2.1 neuzz

neuzz 是项目的核心启动文件，用于启动模糊测试。它需要以下参数：

• -i in_dir: 输入目录，包含初始种子文件。
• -o out_dir: 输出目录，用于存储生成的测试用例。
• -l mutation_len: 突变长度，指定每次突变的字节数。
• [program path]: 目标程序的路径。
• [arguments]: 目标程序的参数。

示例命令：

./neuzz -i neuzz_in -o seeds -l 7506 /readelf -a

2.2 nn.py

nn.py 是神经网络模块的启动文件，用于训练和预测。它需要以下参数：

• [program]: 目标程序的路径。
• [arguments]: 目标程序的参数。

示例命令：

python nn.py /readelf -a

3. 项目的配置文件介绍

NEUZZ 项目没有明确的配置文件，但依赖于以下环境配置：

3.1 依赖项

• Tensorflow 1.8.0: 用于神经网络的训练和预测。
• Keras 2.2.3: 用于构建神经网络模型。
• Python 2.7: 项目的主要编程语言。
• gcc: 用于编译目标程序。

3.2 环境设置

1. 安装 Tensorflow 和 Keras:

   pip install tensorflow==1.8.0 keras==2.2.3
   

2. 安装 Python 2.7:

   sudo apt-get install python2.7
   

3. 安装 gcc:

   sudo apt-get install gcc
   

3.3 编译目标程序

使用 afl-gcc 编译目标程序：

afl-gcc -O3 -funroll-loops /path/to/program.c -o program

通过以上步骤，您可以成功设置和运行 NEUZZ 项目。

neuzz neural network assisted fuzzer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/neuzz