Google ClusterFuzz 生产环境部署指南

Google ClusterFuzz 生产环境部署指南

clusterfuzz Scalable fuzzing infrastructure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/clu/clusterfuzz

前言

ClusterFuzz 是 Google 开发的一款自动化模糊测试平台，能够自动发现软件中的潜在问题和稳定性问题。本文将详细介绍如何将 ClusterFuzz 部署到生产环境中，帮助安全团队和开发人员构建高效的自动化模糊测试系统。

环境准备

在开始部署前，需要确保满足以下基础条件：

1. 拥有 Google Cloud Platform (GCP) 账号
2. 安装并配置好 gcloud 命令行工具
3. 准备 Python 3.7+ 环境
4. 获取 ClusterFuzz 源代码

创建 GCP 项目

首先需要创建一个新的 GCP 项目作为 ClusterFuzz 的运行环境：

1. 使用 gcloud 命令行工具创建项目
2. 验证项目创建成功
3. 设置环境变量方便后续操作

gcloud projects describe <项目ID>
export CLOUD_PROJECT_ID=<项目ID>

配置 Firebase 认证

ClusterFuzz 使用 Firebase 进行用户认证管理：

1. 在 GCP 项目中启用 Firebase 服务
2. 在 Firebase 控制台中启用 Google 登录方式
3. 添加授权域名（默认为 <项目ID>.appspot.com）

获取 Web API Key 的步骤：

1. 在 Firebase 控制台选择项目
2. 点击"将 Firebase 添加到您的 Web 应用"
3. 复制 apiKey 值并设置环境变量

export FIREBASE_API_KEY=<你的API密钥>

创建 OAuth 凭证

为项目设置脚本创建 OAuth 凭证：

1. 创建 OAuth 客户端 ID 类型的凭证
2. 选择"桌面应用"作为应用类型
3. 下载 JSON 格式的凭证文件
4. 设置环境变量指向凭证文件路径

export CLIENT_SECRETS_PATH=/路径/到/client_secrets.json

运行项目设置脚本

使用 ClusterFuzz 提供的自动化脚本完成初始部署：

mkdir /路径/到/myconfig
export CONFIG_DIR=/路径/到/myconfig
python butler.py create_config --oauth-client-secrets-path=$CLIENT_SECRETS_PATH \
  --firebase-api-key=$FIREBASE_API_KEY --project-id=$CLOUD_PROJECT_ID $CONFIG_DIR

这个脚本会：

1. 创建默认配置文件目录
2. 自动配置各项服务
3. 执行测试部署验证设置

配置文件说明

脚本生成的配置目录包含多个 YAML 文件，常见配置项包括：

• project.yaml 中的 env.PROJECT_NAME：修改项目名称
• gae/auth.yaml 中的 whitelisted_domains：设置允许访问的域名
• gae/config.yaml 中的 domains：配置自定义域名

建议将配置目录纳入版本控制，以便跟踪变更。

部署验证

部署完成后，需要进行以下验证：

1. 访问 https://<项目ID>.appspot.com 确认应用可访问
2. 检查数据存储索引是否生成完成
3. 验证测试机器(bots)是否成功创建

更新部署

后续修改配置后，使用以下命令重新部署：

python butler.py deploy --config-dir=$CONFIG_DIR --prod --force

测试机器配置

ClusterFuzz 的测试机器配置通过 clusters.yaml 文件管理：

1. 可以配置常规机器和抢占式机器
2. 支持调整机器数量和类型
3. 修改后需要重新部署才能生效

测试机器不仅限于 GCP，也可以：

1. 使用其他云服务提供商的机器
2. 使用自有物理服务器
3. 通过 Docker 容器运行

最佳实践

1. 从小规模开始，逐步扩展
2. 定期备份配置和数据
3. 监控系统资源使用情况
4. 根据测试需求调整机器配置
5. 关注安全更新并及时升级

通过以上步骤，您可以成功部署一个生产级的 ClusterFuzz 环境，为您的软件提供持续的模糊测试能力，有效提升软件安全性和稳定性。

clusterfuzz Scalable fuzzing infrastructure. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/clu/clusterfuzz