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fuzzing-obstacles 是做什么的？

用于修补代码以克服模糊测试障碍的技术。当校验和、全局状态或其他屏障阻碍模糊器进度时使用。

概述

模糊测试是一种强大的自动化测试技术，但当目标代码包含校验和、全局状态依赖或复杂的条件检查时，模糊器可能无法有效探索代码路径。该技能提供了一系列经过验证的修补策略，帮助绕过这些障碍，使模糊器能够发现更深层次的漏洞。

支持的平台

该技能适用于任何基于覆盖率引导的模糊测试平台，包括但不限于：

• AFL/AFL++
• LibFuzzer
• Honggfuzz
• ClusterFuzz

常见障碍及修补技术

校验和（Checksums）

当代码对输入数据进行校验和验证时，模糊器生成的随机输入几乎不可能通过检查。常见的修补方法包括：

1. 替换校验和检查：将校验和验证函数直接替换为返回成功值（如 0）的桩函数。
2. 移除校验和：完全删除校验和检查逻辑。
3. 硬编码跳过：在检测到特定标记时跳过校验和检查。

示例：

// 原始代码
if (checksum(data) != expected) {
    return ERROR;
}

// 修补后代码
if (0) {  // 始终跳过
    return ERROR;
}

全局状态（Global State）

全局状态（如计数器、标志变量）可能导致模糊器在不同测试间无法保持一致性。修补方法包括：

1. 重置状态：在每次模糊测试输入前重置相关全局变量。
2. 移除状态依赖：将全局状态转换为局部变量或完全移除。
3. 使用原子操作：确保状态更新是线程安全的。

示例：

// 修补后代码
void reset_global_state() {
    global_counter = 0;
    initialized = true;
}

复杂条件检查

当存在深度嵌套的条件或基于魔数（magic numbers）的检查时，模糊器可能难以满足所有条件。修补方法包括：

1. 简化条件：将多个条件合并或移除不必要的检查。
2. 使用模糊器友好变量：将魔数替换为可配置的宏或变量。
3. 引入暴力搜索：对于少量魔数，使用暴力搜索辅助模糊器。

实用建议

• 始终保留原始代码的备份。
• 使用预处理器宏（#ifdef FUZZING）来有条件地启用修补代码，便于维护。
• 在修补后运行现有测试套件，确保未引入功能性回归。
• 对于复杂障碍，考虑使用 ASAN（AddressSanitizer）等工具辅助调试。

结论

通过应用这些修补技术，您可以显著提高模糊测试的效果和覆盖范围，帮助发现那些隐藏在不同障碍背后的漏洞。记住，关键在于识别瓶颈并选择合适的绕过策略。

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该技能基于实际模糊测试经验编写，持续更新中。