Fuzzing就是模糊测试，简单来说就是产生各种变异输入源进行输入，这也就意味着。如何寻找输入点（二进制文件，web服务，系统软件，网络协议，文件系统，操作系统），如何持续产生高效输入源（怎么样使你的输入更加有效能够让程序崩溃？）如何分析不同输入后目标产生的结果。如何将整个流程自动化起来。
去年的时候有一篇论文对历史以来的fuzzing技术做了综述，可以参考The Art, Science, and Engineering of Fuzzing: A Survey. 本篇博客主要记录了自己如何根据教程进行学习的过程，大部分整理自gist。

mutators

radamsa用于生成随机的fuzz向量(不用在意这些名词),当然你也可以直接写代码自己生产不同的变异输入。

1.克隆代码并编译
git clone https://gitlab.com/akihe/radamsa.git && cd radamsa && make && sudo make install

2.使用：echo 随便什么 | radamsa 生成攻击载荷

3.其他用法

生成多个testcase
echo "岁月神偷"| radamsa -d 2 -n 10
生成10个，每2毫秒一次，可以调整一下。比如说-d 600 ，随意喽。

针对文件生成testcase
radamsa -r guest.jpg -o ./1.png

以上为对原图的改变
针对文件的缩放和同一行排版在markdown中可以使用如下的操作。

1	<img align="right" src="https://xxx.png" width="200" height="200" />

Fuzzer

目前已经有许多工具可以进行fuzzing，其中比较知名的有AFL， DynamoRIO， libfuzzer， oss-fuzz等，此处主要介绍下AFL的使用。工具不尽相同，工作流程也不一而足。但是原理都是差不多的。这个需要自己去了解。我也仍在摸索的过程。

AFL

不建议mac下使用，因为mac os的fork比较慢。建议

1.*Nix

这个教程是在Ubuntu下作的

$ sudo apt-get install clang-3.8 build-essential llvm-3.8-dev gnuplot-nox
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/clang clang `which clang-3.8` 1
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/clang++ clang++ `which clang++-3.8` 1
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/llvm-config llvm-config `which llvm-config-3.8` 1
$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/llvm-symbolizer llvm-symbolizer `which llvm-symbolizer-3.8` 1

下载最新版的

1 2	wget http://lcamtuf.coredump.cx/afl/releases/afl-latest.tgz tar -xf afl-latest.tgz

然后进行编译

$ cd afl-2.52b 
$ make
$ make -C llvm_mode

编译qemu模式(适用于无目标程序源码的情景)的话，需要去单独的到qemu_mode下面编译，虽然没有源码，但是利用QEMU翻译block做instrumentation

之后使用的时候就用afl-gcc编译，即 CC=afl-gcc CXX=afl-g++ ./configure 或者用CC=afl-clang ./configure之类的，然后make.

./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program [...params...]
如果末尾的params是@@，代表将会由你testcase文件夹中的文件名取代
./afl-fuzz -i testcase_dir -o findings_dir /path/to/program @@

而且afl还支持分布式运行，具体可以参考下面的命令行

afl-fuzz -i input_dir -o fuzz_output -M master ./test @@
afl-fuzz -i input_dir -o fuzz_output -S slave1 ./test @@
afl-fuzz -i input_dir -o fuzz_output -S slave2 ./test @@ 
afl-fuzz -i input_dir -o fuzz_output -S slave3 ./test @@

如果进程退出了还可以用这个命令进行恢复，完美。

afl-fuzz -i- -o fuzz_output -M master ./test @@
afl-fuzz -i- -o fuzz_output -S slave1 ./test @@
afl-fuzz -i- -o fuzz_output -S slave2 ./test @@
afl-fuzz -i- -o fuzz_output -S slave3 ./test @@

不过这些你都能在afl的readme里面看到。

2.Windows： WinAFL fuzzing VLC with DynamoIRO

windows下的神器自然是winafl了，看神器吧（不过我感觉可能是我电脑太差劲了？用不好。。。感觉没啥效果）

afl-fuzz.exe -i C:\Users\i\Desktop\Fuzzing\db -o C:\Users\i\Desktop\Fuzzing\results -D C:\Users\i\Desktop\Fuzzing\DynamoRIO\bin64 -t 20000 -- -fuzz_iterations 5000 -target_module "D:\Program Files (x86)\VideoLAN\VLC\vlc.exe" -target_offset 0x532a0 -nargs 2 -m 1024 -- "D:\Program Files (x86)\VideoLAN\VLC\vlc.exe" @@

其他

fuzz到crash只是第一步，如何根据crash创建payload才是重要的事情。

Fuzzing学习笔记：AFL入门

mutators

Fuzzer

AFL

其他

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