因为新冠病毒的原因我们已经在家待了很久了，趁此机会我们可以在家搞点事情，也有很多人是这么想的，很多人在Twitter上发了文章，即便如此，我还是准备开一个系列，写一个简单的fuzzer，事实上我认为每一个从事信息安全的技术人员都应该写一个自己的fuzzer，倒不是说真的去用自己写的fuzzer挖洞（考虑到已经有人写了很多更高效的fuzzer），而是去了解fuzzer的工作原理和机制；事实上像我这么想的人并不在少数，之前有个叫h0mbre的铁子写了一篇“像老八一样去fuzzing”后来又写了一篇“超越老八的fuzzer”，我在拜读他的fuzzer code的同时还发现了一些改进fuzzer的方法，在开始我自创简易fuzzer之前我强烈建议你们先去看一下h0mbre的文章 :p

首先说明一下我们将用Python写一个最简单的fuzzer，但是这个fuzzer是不可能用于实际的模糊测试的，真正的fuzzer最好要用更接近底层的高级语言来写，比如C/C++和Rust（但是几乎没有人用Python写），这是因为像Python这样的解释性语言执行的时候要比C/C++慢很多。其次，我们会使用h0mbre老铁在他的文章里的目标库文件：exif，这个库文件是多年之前写的并且写的很好，所以并不会一下子爆出很多crash，这导致的结果就是我们会不断地思考是不是我们写的代码不够好，或者是模糊处理的辣鸡，如此思考下来会让我们迅速的进步。

一开始fuzzer是很简单的：只要不断的创建随机数据并喂给程序看它有没有crash，然后不断地变换随机策略再次喂给程序，循环往复…… 所以本质上fuzzer就是不断的做着同样的事情，并且期待着不同的结果（就想孤岛危机里的那个CG一样）。在开始写代码之前我们需要记住一件事情，那就是fuzzer永不崩溃！！！就像海森堡定理、薛定谔的喵还有兽人永不为奴一样！！！

我认为每个fuzzer都至少得有两个组件 – 变异引擎和执行引擎（“像老八一样fuzzing”这篇文章里也提到了这一点）：

main函数里的代码主要分为两部分：初始化阶段和fuzz循环

在理想情况下每次模糊测试都应该有且只有一次初始化，所以吃性能的操作都可以放在初始化里（必要组件的初始化、读取配置文件等等），事实上我们只读取原始文件样本（稍后会介绍到）并设置调试器（稍后也会介绍到）

Fuzz循环是一段可能会被执行数万甚至数十万次的代码段，因此我们会尽量简化这段代码，在这个例子中，我们的循环做了两件重要的事情 – 修改数据并运行目标程序，代码中可以去除一些多余的东西（比如计数器），但是我们先不考虑这个。

变异引擎是我们的fuzzer代码中最重要的组件之一，也是能改进的最多的地方（特别是性能方面的改进）；另外就是应该选用一个有效的数据样本开始fuzzing，并对这个数据样本进行修改，如果选择随机数据的话，fuzzer会产生许多垃圾数据，因为前两个字节与期望值不匹配。

在这个例子中，我们先从一个已知有效的JPEG文件开始：canon_40D.jpg（该文件已包含有效的exif数据），我们通过get_bytes()函数读取它，让后将其转换为一个字节数组，并提供给下面的函数：

前两行代码负责选择要修改文件中多少字节以及哪些字节，如果FLIP_RATIO被设置成了1%，我们就会修改jpg文件80个不同的位置，我们会在这些位置填充任意值，往后在我们不断的优化和改进下我们就会知道哪些值是更好的，这样就可以优化我们的fuzzer，另外jpg的文件格式导致文件头和尾是不可以修改的。

在主循环里可以用两种方法修改文件的值——位翻转（xor）或者直接给一个有效的值，我们首先进行位翻转（因为简单）：

我们从数组中随机选择一个值并进行异或（xor）操作。

直接给一个有效的值会稍微复杂一些，但简而言之我们会用一个接近整数类型的最大或最小值，这些值很有可能会因为一些没有检查正负号的算术操作而出发bug：

[注意]APP应用上架合规检测服务，协助应用顺利上架！