本文介绍了如何通过Python模糊测试工具和OSS-Fuzz服务来测试TensorFlow的API，以发现潜在的缓冲区溢出、内存泄漏等问题。Atheris是一个基于libFuzzer的Python模糊测试引擎，它与Address Sanitizer和Undefined Behavior Sanitizer配合使用。添加模糊测试工具到TensorFlow存储库，并使用Docker进行构建和运行。模糊测试能够持续运行，以提高测试覆盖率并检测异常。
发布人：Laura Pak，TensorFlow 团队
模糊测试是通过生成的数据测试 API 的过程。模糊测试可确保代码在负向路径中不会中断，从而生成尽量覆盖每条代码分支的随机输入。常见选择是将模糊测试工具与排错程序配对使用，排错程序是用于检查非法情况的工具，因此会标记模糊测试工具输入所触发的错误。
由此，模糊测试可以查找：
- 缓冲区溢出
- 内存泄漏
- 死锁
- 无限递归
- 往返一致性错误
- 未捕获到的异常
- 等等
最好的模糊测试方式便是持续运行模糊测试。测试运行次数越多，生成及测试的输入也越多。在本文中，您将了解如何向 TensorFlow 添加 Python 模糊测试工具。
技术实现方法
TensorFlow Python 模糊测试工具通过 OSS-Fuzz 运行，这是面向开源项目的持续模糊测试服务。
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OSS-Fuzz
对于 Python 模糊测试工具，OSS-Fuzz 会使用 Atheris，这是一个覆盖率引导 Python 模糊测试引擎。Atheris 基于模糊测试引擎 libFuzzer，可结合动态内存错误检测器 Address Sanitizer 或快速未定义行为检测器&
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