Fuzzing是一种自动化测试技术，通过向程序提供非预期或畸形输入来检测异常行为。在C++中，因缺乏内存安全机制，Fuzzing尤其重要，可有效发现缓冲区溢出、空指针解引用等问题。集成Fuzzing常用LibFuzzer与Clang结合，需编写LLVMFuzzerTestOneInput函数作为入口，使用AddressSanitizer等检测工具，并链接LibFuzzer库生成Fuzz驱动程序，实现覆盖率引导式测试，提升代码安全性。
在C++开发中，使用Fuzzing测试是发现程序潜在漏洞（如缓冲区溢出、空指针解引用、内存泄漏等）的有效手段。Fuzzing通过向程序输入大量随机或变异的数据，观察其行为是否出现崩溃、断言失败或未定义行为，从而暴露隐藏的安全问题。
什么是Fuzzing
Fuzzing（模糊测试）是一种自动化测试技术，核心思想是向目标程序提供非预期的、畸形的或半随机的输入数据，检测程序能否正确处理这些异常情况。C++由于缺乏内存安全机制，特别容易受到错误输入的影响，因此非常适合用Fuzzing进行深度测试。
如何在C++项目中集成Fuzzing
现代Fuzzing工具中最流行的是LibFuzzer，它与Clang编译器紧密集成，支持高效的覆盖率引导式Fuzzing（coverage-guided fuzzing）。
步骤如下：
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- 编写Fuzz测试函数：每个Fuzz测试需要实现一个入口函数，接受数据指针和长度。
- 使用-sanitizer编译：启用AddressSanitizer（ASan）、UndefinedBehaviorSanitizer（UBSan）等来捕获运行时错误。
- 链接LibFuzzer库：让编译器生成可执行的Fuzz驱动程序。
示例代码：
假设有这样一个待测函数：
// parse_json.cpp
extern "C" int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t* data, size_t size) {
if (size < 4) return 0;
// 模拟解析操作，例如传给第三方库或自定义解析器
std::string input(data, data + size);
try {
// 假设这里调用某个易出错的解析逻辑
JsonParser::Parse(input); // 可能触发越界读取或栈溢出
} catch (...) {
// 合理的异常处理不影响Fuzzing
}
return 0;
}
编译命令（使用clang++）：
clang++ -g -fsanitize=address,fuzzer \
-o fuzz_parse_json parse_json.cpp json_parser.cpp
运行后，Fuzzer会自动开始生成并测试输入：
./fuzz_parse_json # 或指定一个用于保存测试用例的目录 ./fuzz_parse_json ./corpus_dir
如果程序存在内存越界访问等问题，ASan会立即报错并输出堆栈信息，帮助定位漏洞位置。
常用技巧与最佳实践
- 准备初始语料库（Corpus）：将合法输入文件放入corpus目录，能显著提升Fuzz效率。
- 添加字典文件：对于结构化输入（如JSON、XML），可通过字典告诉Fuzzer关键词（如"{", "}", "null"），提高有效输入比例。
- 设置超时和内存限制：防止无限循环或资源耗尽影响测试持续性。
- 长期运行并监控崩溃案例：建议在CI/CD流程中定期运行Fuzzer，并归档发现的crash样本。
例如添加字典支持：
# 创建 json.dict
keywords: ["true", "false", "null", "{", "}", "[", "]"]
运行时加入参数：
./fuzz_parse_json -dict=json.dict ./corpus_dir
与其他工具结合增强效果
可以将Fuzzing与静态分析工具（如Clang Static Analyzer）、动态分析工具（Valgrind、ASan）结合使用。例如先用静态分析找出高风险函数，再针对这些函数编写专门的Fuzz测试用例。
也可以使用AFL++作为替代方案，尤其适用于无法使用Clang的场景。AFL++支持GCC插桩模式，兼容性更强。
基本上就这些。只要你的C++代码有明确的输入处理逻辑（比如解析配置、网络包、文件格式），就可以用Fuzzing尽早暴露隐患。关键是坚持运行、持续优化语料，并及时修复发现的问题。不复杂但容易忽略。
