这篇文章将为大家详细讲解有关Fuzz结果分析和代码覆盖率指的是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
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下面介绍何时结束测试过程，以及测试完成后又需要做些什么。并开始逐步介绍一些AFL相关原理，以下是文中主要讨论的问题：
1.何时结束Fuzzing工作
2.afl-fuzz生成了哪些文件
3.如何对产生的crash进行验证和分类
4.用什么来评估Fuzzing的结果
5.代码覆盖率及相关概念
6.AFL是如何记录代码覆盖率的
因为afl-fuzz永远不会停止，所以何时停止测试很多时候就是依靠afl-fuzz提供的状态来决定的。除了前面提到过的通过状态窗口、afl-whatsup查看afl-fuzz状态外，这里再补充几种方法。
afl-stat是afl-utils这套工具AFL辅助工具中的一个（这套工具中还有其他更好用的程序，后面用到时会做介绍），该工具类似于afl-whatsup的输出结果。
使用前需要一个配置文件，设置每个afl-fuzz实例的输出目录：
重庆分公司
重庆分公司
{
"fuzz_dirs": [
"/root/syncdir/SESSION000",
"/root/syncdir/SESSION001",
...
"/root/syncdir/SESSION00x"
]
}然后指定配置文件运行即可：
$ afl-stats -c afl-stats.conf [SESSION000 on fuzzer1] Alive: 1/1 Execs: 64 m Speed: 0.3 x/s Pend: 6588/249 Crashes: 101 [SESSION001 on fuzzer1] Alive: 1/1 Execs: 105 m Speed: 576.6 x/s Pend: 417/0 Crashes: 291 ...
afl-whatsup是依靠读afl-fuzz输出目录中的fuzzer_stats文件来显示状态的，每次查看都要需要手动执行，十分麻烦。因此可以对其进行修改，让其实时显示fuzzer的状态。方法也很简答，基本思路就是在所有代码外面加个循环就好，还可以根据自己的喜好做些调整：
前面提到的都是基于命令行的工具，如果还想要更直观的结果，可以用afl-plot绘制各种状态指标的直观变化趋势。
#安装依赖工具gnuplot $ apt-get install gnuplot $ afl-plot afl_state_dir graph_output_dir
以测试libtiff的情况为例，进入afl-plot输出目录，打开index.html，会看到下面三张图：
首先是路径覆盖的变化，当pending fav的数量变为零并且total paths数量基本上没有再增长时，说明fuzzer有新发现的可能性就很小了。
接着是崩溃和超时的变化
最后是执行速度的变化，这里要注意的是，如果随着时间的推移，执行速度越来越慢，有一种可能是因为fuzzer耗尽一些共享资源。
笔者在查阅资料的过程中，还发现了pythia这个AFL的扩展项目，虽然不知道效果如何，但这里还是顺便提一提。其特色在于可以估算发现新crash和path概率，其运行界面相比原版的AFL多出了下面几个字段：
correctness: 在没有发现crash时，发现一个导致crash输入的概率。
fuzzability: 表示在该程序中发现新路径的难度，该数值越高代表程序越容易Fuzz。
current paths: 显示当前发现的路径数。
path coverag: 路径覆盖率。
检查afl-fuzz工作状态的目的是为何时停止测试提供依据，通常来说符合下面几种情况时就可以停掉了。
（1）状态窗口中"cycles done"字段颜色变为绿色该字段的颜色可以作为何时停止测试的参考，随着周期数不断增大，其颜色也会由洋红色，逐步变为黄色、蓝色、绿色。当其变为绿色时，继续Fuzzing下去也很难有新的发现了，这时便可以通过Ctrl-C停止afl-fuzz。
（2）距上一次发现新路径（或者崩溃）已经过去很长时间了，至于具体多少时间还是需要自己把握，比如长达一个星期或者更久估计大家也都没啥耐心了吧。
（3）目标程序的代码几乎被测试用例完全覆盖，这种情况好像很少见，但是对于某些小型程序应该还是可能的，至于如何计算覆盖率将在下面介绍。
（4）上面提到的pythia提供的各种数据中，一旦path covera达到99％（通常来说不太可能），如果不期望再跑出更多crash的话就可以中止fuzz了，因为很多crash可能是因为相同的原因导致的；还有一点就是correctness的值达到1e-08，根据pythia开发者的说法，这时从上次发现path/uniq crash到下一次发现之间大约需要1亿次执行，这一点也可以作为衡量依据。
afl-fuzz的输出目录中存在很多文件，有时想要写一个辅助工具可能就要用到其中的文件。下面以多个fuzz实例并行测试时的同步目录为例：
$ tree -L 3 . ├── fuzzer1 │ ├── crashes │ │ ├── id:000000,sig:06,src:000019+000074,op:splice,rep:2 │ │ ├── ... │ │ ├── id:000002,sig:06,src:000038+000125,op:splice,rep:4 │ │ └── README.txt │ ├── fuzz_bitmap │ ├── fuzzer_stats │ ├── hangs │ │ └── id:000000,src:000007,op:flip1,pos:55595 │ ├── plot_data │ └── queue │ ├── id:000000,orig:1.png │ ├── .... │ └── id:000101,sync:fuzzer10,src:000102 └── fuzzer2 ├── crashes ├── ...
queue：存放所有具有独特执行路径的测试用例。
crashes：导致目标接收致命signal而崩溃的独特测试用例。
crashes/README.txt：保存了目标执行这些crash文件的命令行参数。
hangs：导致目标超时的独特测试用例。
fuzzer_stats：afl-fuzz的运行状态。
plot_data：用于afl-plot绘图。
到了这里，我们可能已经跑出了一大堆的crashes，那么接下来的步骤，自然是确定造成这些crashes的bug是否可以利用，怎么利用？这是另一个重要方面。当然，个人觉得这比前面提到的内容都要困难得多，这需要对常见的二进制漏洞类型、操作系统的安全机制、代码审计和调试等内容都有一定深度的了解。但如果只是对crash做简单的分析和分类，那么下面介绍的几种方法都可以给我们提供一些帮助。
这是afl-fuzz的一种运行模式，也称为peruvian rabbit mode，用于确定bug的可利用性，具体细节可以参考lcamtuf的博客。
$ afl-fuzz -m none -C -i poc -o peruvian-were-rabbit_out -- ~/src/LuPng/a.out @@ out.png
举个例子，当你发现目标程序尝试写入\跳转到一个明显来自输入文件的内存地址，那么就可以猜测这个bug应该是可以利用的；然而遇到例如NULL pointer dereferences这样的漏洞就没那么容易判断了。
将一个导致crash测试用例作为afl-fuzz的输入，使用-C选项开启crash exploration模式后，可以快速地产生很多和输入crash相关、但稍有些不同的crashes，从而判断能够控制某块内存地址的长度。这里笔者在实践中没有找到适合的例子，但在一篇文章中发现了一个很不错的例子——tcpdump栈溢出漏洞，crash exploration模式从一个crash产生了42个新的crash，并读取不同大小的相邻内存。
AFL源码的experimental目录中有一个名为triage_crashes.sh的脚本，可以帮助我们触发收集到的crashes。例如下面的例子中，11代表了SIGSEGV信号，有可能是因为缓冲区溢出导致进程引用了无效的内存；06代表了SIGABRT信号，可能是执行了abort\assert函数或double free导致，这些结果可以作为简单的参考。
$ ~/afl-2.52b/experimental/crash_triage/triage_crashes.sh fuzz_out ~/src/LuPng/a.out @@ out.png 2>&1 | grep SIGNAL +++ ID 000000, SIGNAL 11 +++ +++ ID 000001, SIGNAL 06 +++ +++ ID 000002, SIGNAL 06 +++ +++ ID 000003, SIGNAL 06 +++ +++ ID 000004, SIGNAL 11 +++ +++ ID 000005, SIGNAL 11 +++ +++ ID 000006, SIGNAL 11 +++ ...
当然上面的两种方式都过于鸡肋了，如果你想得到更细致的crashes分类结果，以及导致crashes的具体原因，那么crashwalk就是不错的选择之一。这个工具基于gdb的exploitable插件，安装也相对简单，在ubuntu上，只需要如下几步即可：
$ apt-get install gdb golang $ mkdir tools $ cd tools $ git clone https://github.com/jfoote/exploitable.git $ mkdir go $ export GOPATH=~/tools/go $ export CW_EXPLOITABLE=~/tools/exploitable/exploitable/exploitable.py $ go get -u github.com/bnagy/crashwalk/cmd/...
crashwalk支持AFL/Manual两种模式。前者通过读取crashes/README.txt文件获得目标的执行命令（前面第三节中提到的），后者则可以手动指定一些参数。两种使用方式如下：
#Manual Mode $ ~/tools/go/bin/cwtriage -root syncdir/fuzzer1/crashes/ -match id -- ~/parse @@ #AFL Mode $ ~/tools/go/bin/cwtriage -root syncdir -afl
两种模式的输出结果都一样，如上图所示。这个工具比前面几种方法要详细多了，但当有大量crashes时结果显得还是十分混乱。
最后重磅推荐的工具便是afl-collect，它也是afl-utils套件中的一个工具，同样也是基于exploitable来检查crashes的可利用性。它可以自动删除无效的crash样本、删除重复样本以及自动化样本分类。使用起来命令稍微长一点，如下所示：
$ afl-collect -j 8 -d crashes.db -e gdb_script ./afl_sync_dir ./collection_dir -- /path/to/target --target-opts
但是结果就像下面这样非常直观：
代码覆盖率是模糊测试中一个极其重要的概念，使用代码覆盖率可以评估和改进测试过程，执行到的代码越多，找到bug的可能性就越大，毕竟，在覆盖的代码中并不能100%发现bug，在未覆盖的代码中却是100%找不到任何bug的，所以本节中就将详细介绍代码覆盖率的相关概念。
代码覆盖率是一种度量代码的覆盖程度的方式，也就是指源代码中的某行代码是否已执行；对二进制程序，还可将此概念理解为汇编代码中的某条指令是否已执行。其计量方式很多，但无论是GCC的GCOV还是LLVM的SanitizerCoverage，都提供函数（function）、基本块（basic-block）、边界（edge）三种级别的覆盖率检测，更具体的细节可以参考LLVM的官方文档。
缩写为BB，指一组顺序执行的指令，BB中第一条指令被执行后，后续的指令也会被全部执行，每个BB中所有指令的执行次数是相同的，也就是说一个BB必须满足以下特征：
只有一个入口点，BB中的指令不是任何跳转指令的目标。
只有一个退出点，只有最后一条指令使执行流程转移到另一个BB
将上面的程序拖进IDA，可以看到同样被划分出了4个基本块：
AFL的技术白皮书中提到fuzzer通过插桩代码捕获边（edge）覆盖率。那么什么是edge呢？我们可以将程序看成一个控制流图（CFG），图的每个节点表示一个基本块，而edge就被用来表示在基本块之间的转跳。知道了每个基本块和跳转的执行次数，就可以知道程序中的每个语句和分支的执行次数，从而获得比记录BB更细粒度的覆盖率信息。
具体到AFL的实现中，使用二元组(branch_src, branch_dst)来记录当前基本块 + 前一基本块 的信息，从而获取目标的执行流程和代码覆盖情况，伪代码如下：
cur_location =;//用一个随机数标记当前基本块 shared_mem[cur_location ^ prev_location]++;//将当前块和前一块异或保存到shared_mem[] prev_location = cur_location >> 1;//cur_location右移1位区分从当前块到当前块的转跳
实际插入的汇编代码，如下图所示，首先保存各种寄存器的值并设置ecx/rcx，然后调用__afl_maybe_log，这个方法的内容相当复杂，这里就不展开讲了，但其主要功能就和上面的伪代码相似，用于记录覆盖率，放入一块共享内存中。
了解了代码覆盖率相关的概念后，接下来看看如何计算我们的测试用例对前面测试目标的代码覆盖率。
这里需要用到的工具之一是GCOV，它随gcc一起发布，所以不需要再单独安装，和afl-gcc插桩编译的原理一样，gcc编译时生成插桩的程序，用于在执行时生成代码覆盖率信息。
另外一个工具是LCOV，它是GCOV的图形前端，可以收集多个源文件的gcov数据，并创建包含使用覆盖率信息注释的源代码HTML页面。
最后一个工具是afl-cov，可以快速帮助我们调用前面两个工具处理来自afl-fuzz测试用例的代码覆盖率结果。在ubuntu中可以使用apt-get install afl-cov安装afl-cov，但这个版本似乎不支持分支覆盖率统计，所以还是从Github下载最新版本为好，下载完无需安装直接运行目录中的Python脚本即可使用：
$ apt-get install lcov $ git clone https://github.com/mrash/afl-cov.git $ ./afl-cov/afl-cov -V afl-cov-0.6.2
还是以Fuzz libtiff为例，计算Fuzzing过程的代码覆盖率流程如下：
第一步，使用gcov重新编译源码，在CFLAGS中添加"-fprofile-arcs"和"-ftest-coverage"选项，可以在--prefix中重新指定一个新的目录以免覆盖之前alf插桩的二进制文件。
$ make clean $ ./configure --prefix=/root/tiff-4.0.10/build-cov CC="gcc" CXX="g++" CFLAGS="-fprofile-arcs -ftest-coverage" --disable-shared $ make $ make install
第二步，执行afl-cov。其中-d选项指定afl-fuzz输出目录；—live用于处理一个还在实时更新的AFL目录，当afl-fuzz停止时，afl-cov将退出；--enable-branch-coverage用于开启边缘覆盖率（分支覆盖率）统计；-c用于指定源码目录；最后一个-e选项用来设置要执行的程序和参数，其中的AFL_FILE和afl中的"@@"类似，会被替换为测试用例，LD_LIBRARY_PATH则用来指定程序的库文件。
$ cd ~/tiff-4.0.10 $ afl-cov -d ~/syncdir --live --enable-branch-coverage -c . -e "cat AFL_FILE | LD_LIBRARY_PATH=./build-cov/lib ./build-cov/bin/tiff2pdf AFL_FILE"
成功执行的结果如下所示：
我们可以通过—live选择，在fuzzer运行的同时计算覆盖率，也可以在测试结束以后再进行计算，最后会得到一个像下面这样的html文件。它既提供了概述页面，显示各个目录的覆盖率；也可以在点击进入某个目录查看某个具体文件的覆盖率。
点击进入每个文件，还有更详细的数据。每行代码前的数字代表这行代码被执行的次数，没有执行过的代码会被红色标注出来。
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