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C++怎么进行模糊测试(Fuzzing)_C++ libFuzzer与软件健壮性检验

尼克

尼克

发布时间:2025-11-22 17:22:02

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来源于php中文网

原创

libFuzzer是LLVM提供的覆盖率导向模糊测试工具,用于发现C++程序中的崩溃、内存泄漏等问题。它通过生成并变异输入数据来探索代码路径,集成ASan、UBSan等检测工具,运行高效且支持持久化语料库。用户需实现LLVMFuzzerTestOneInput函数作为入口,编译时启用-fsanitize=fuzzer,address,undefined链接libFuzzer并开启安全检查。提供初始语料和字典可提升测试效率,结合CI/CD或OSS-Fuzz实现持续检测,有效增强软件健壮性与安全性。

c++怎么进行模糊测试(fuzzing)_c++ libfuzzer与软件健壮性检验

在C++开发中,模糊测试(Fuzzing)是一种有效手段,用于发现程序中的崩溃、内存泄漏、未定义行为等潜在缺陷。其中,libFuzzer 是 LLVM 项目提供的一个高效的覆盖率导向的模糊测试工具,特别适合对 C/C++ 库函数进行健壮性检验。

什么是 libFuzzer?

libFuzzer 是一个基于 in-process、coverage-guided 的模糊测试引擎。它将测试目标(如某个解析函数)编译进 fuzz target 程序,并持续生成输入数据来探索代码路径,以尽可能多地覆盖程序逻辑。当发现崩溃(如段错误、断言失败、ASan 报错)时,会保存触发该问题的输入用例。

它的优势包括:

  • 运行速度快:测试在同一个进程中执行,无需频繁启动进程
  • 自动利用覆盖率反馈引导输入生成
  • 与 AddressSanitizer(ASan)、UndefinedBehaviorSanitizer(UBSan)等完美集成
  • 支持持久化语料库(corpus),可积累有效测试用例

如何编写一个简单的 libFuzzer 测试

你需要提供一个入口函数:int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t* data, size_t size),这是 libFuzzer 调用的唯一接口。

立即学习C++免费学习笔记(深入)”;

示例:测试一个简单的字符串解析函数

#include 
#include
#include

// 模拟一个可能出错的处理函数
extern "C" int LLVMFuzzerTestOneInput(const uint8_t* data, size_t size) {
if (size > 0 && data[0] == 'A') {
if (size > 1 && data[1] == 'B') {
if (size > 2 && data[2] == 'C') {
// 假设这里存在漏洞或未定义行为
volatile int x = 1 / (data[3] - data[3]); // 触发除零错误
}
}
}
return 0;
}

这个函数接收原始字节流作为输入,根据输入内容逐步判断是否触发异常逻辑。libFuzzer 会不断变异输入,尝试进入更深的分支。

编译与运行 fuzz test

使用 clang 编译器(推荐 clang-12 及以上版本)并启用 sanitizer 和 libFuzzer 支持:

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下载
clang++ -fsanitize=fuzzer,address,undefined \ -o fuzz_parser fuzz_parser.cpp

说明:

  • -fsanitize=fuzzer:链接 libFuzzer 运行时
  • -fsanitize=address:启用 ASan 检测内存错误
  • -fsanitize=undefined:捕获未定义行为,如除零、越界访问

运行测试:

./fuzz_parser

首次运行时,libFuzzer 会自动生成初始语料库目录(可通过 -artifact_prefix=-dump_ir=1 控制输出位置)。若触发崩溃,会保存最小化的测试用例文件(如 crash-xxxx)。

提升 fuzzing 效果的技巧

让 fuzzing 更高效,需要结合实际场景优化测试策略。

  • 提供初始语料库:创建包含合法输入样例的目录(如常见配置文件、协议包),帮助快速进入深层逻辑
  • 使用字典(dictionary):通过 -use_value_profile=1-dict=keywords.dict 提供关键字(如 "HTTP", "GET", "true"),提高结构化输入生成效率
  • 避免非确定性行为:确保被测函数不依赖时间、随机数或外部状态,否则会影响路径探索稳定性
  • 限制资源消耗:使用 -max_len= 限制输入长度,-timeout= 防止死循环

与 CI/CD 集成实现持续健壮性检测

可在 GitHub Actions、GitLab CI 等流程中加入定期 fuzzing 任务。例如每天运行 fuzzing 一小时,检查是否引入新崩溃。

也可以使用 OSS-Fuzz(Google 提供的开源项目持续 fuzzing 平台),将你的项目接入后,由其长期运行并报告问题。

基本上就这些。用好 libFuzzer,能显著提升 C++ 软件的可靠性,尤其是在处理不可信输入(如网络协议、文件解析)时,是保障安全与稳定的重要防线。

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