ClusterFuzz中的覆盖率导向与基础模糊测试技术解析-优快云博客

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ClusterFuzz中的覆盖率导向与基础模糊测试技术解析

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

前言

在软件安全测试领域，模糊测试(Fuzzing)是一种高效的自动化问题发现技术。作为Google开源的模糊测试平台，ClusterFuzz支持两种主要的模糊测试方法：覆盖率导向测试(Coverage guided fuzzing)和基础测试(Basic fuzzing)。本文将深入解析这两种技术的原理、适用场景及在ClusterFuzz中的实现方式。

覆盖率导向模糊测试

基本概念

覆盖率导向模糊测试，也称为灰盒测试(Greybox fuzzing)，是一种介于白盒和基础之间的测试方法。它通过程序插装(Instrumentation)技术追踪每个测试输入所覆盖的代码路径，并利用这些信息指导后续的测试用例生成。

工作原理

代码插装：在编译阶段向目标程序插入特殊代码，用于记录执行路径
覆盖率反馈：记录每个测试用例执行时覆盖的代码分支和路径
智能变异：基于覆盖率信息，优先选择能带来新覆盖的测试用例进行变异
语料库进化：不断扩充包含有价值输入的语料库(Corpus)

ClusterFuzz支持引擎

ClusterFuzz主要支持两种覆盖率导向引擎：

libFuzzer：LLVM项目的一部分，与编译器深度集成，执行效率高
AFL：著名的模糊测试工具，具有稳定的变异策略

最佳实践场景

覆盖率导向测试在以下场景表现最佳：

目标程序自包含、无外部依赖
程序行为确定(相同输入产生相同输出)
执行速度快(理想情况每秒执行数百次)
处理结构化数据(如图片格式解析器)

优势分析

测试效率高，能快速发现深层路径中的问题
资源利用率好，避免无效测试
可自动探索程序的复杂状态空间

基础模糊测试

基本概念

基础模糊测试在不了解程序内部结构的情况下生成测试输入。它不依赖代码覆盖率反馈，而是通过预定义的规则或样本文件生成测试用例。

工作特点

无内部知识：完全基于输入输出行为进行测试
静态变异：通常基于固定的输入样本集进行变异
语料库固定：不像覆盖率导向测试那样动态扩展语料库

适用场景

基础测试更适合以下情况：

目标程序庞大复杂
程序行为非确定(相同输入可能产生不同输出)
执行速度慢(如浏览器引擎)
输入格式高度结构化(如JavaScript等编程语言)

典型案例：针对浏览器DOM的模糊测试，生成HTML输入测试Chrome等浏览器。

优势分析

无需修改目标程序
适用于复杂、状态丰富的系统
对慢速目标更友好

技术对比与选型建议

| 特性 | 覆盖率导向测试 | 基础测试 | |---------------------|---------------------|---------------------| | 程序知识需求 | 需要部分内部信息 | 完全不需要 | | 执行效率 | 高 | 相对较低 | | 测试深度 | 能发现深层问题 | 偏向表面测试 | | 适用目标 | 小型、快速程序 | 大型、慢速程序 | | 输入生成 | 基于覆盖反馈变异 | 基于规则或样本变异 |

选型建议：在ClusterFuzz平台上，应优先考虑覆盖率导向测试，当遇到不适用场景时再选择基础测试方案。