本项目为模糊测试的零基础教学，适合了解 pwn 且会使用 Linux 的 gcc、gdb 的读者。模糊测试旨在通过向程序投喂数据使其崩溃，从而获取崩溃样本以寻找程序漏洞。本文前半部分介绍 AFL++ 的 docker 环境配置，帮助读者解决入门时的环境和网络问题；
后半部分全面解析 afl 的模糊测试流程与源码架构，包括漏洞挖掘实战和原理机制解析。通过本文，读者可以快速入门模糊测试，并深入了解 AFL++ 的工作原理和应用。

文章主要大纲:

以 AFL++ 作为入门模糊测试漏洞挖掘的最佳选择。然而，入门时存在的环境和网络问题往往会使大部分人望而却步，无法顺利转战实战。为解决这一问题，我们直接采用 docker + windows 的环境，并结合 Docker + Windows + VsCode 进行运行，至于代理问题则需要自行解决。

在windows上可通过以下步骤使用docker：

使用Dev Containers插件，可在商店中获取。

所以自己手动在命令行运行创建docker的命令：

存在一个巨大的bug如果直接使用vscode创建一个docker那么就会发生stop容器时容器自动删除！！！
解决方案可参考：

解决方案,创建afl++的docker容器可在命令行运行以下命令：

这是一个普通的栈溢出案例,添加了一点点的if判断语句用来模拟正常程序:

我们在正常使用这个程序的时候会通过命令行对程序进行输入,而afl++采用的就是这个方式对程序进行输入从而发现奔溃从而定位漏洞!而AFL++又是如何使投喂的数据精确制导发现漏洞的呢?

准备工作：

开始实验:

模糊测试一段时间后发现一个崩溃后，会出现相应的提示信息，如下所示：

接下来开始验收崩溃：

然后开始复现崩溃，将样本投喂进入程序：

成功复现出崩溃，这是通过afl++挖掘出来的第一个漏洞。如果使用gdb分析这个漏洞的成因，会发现这是一个栈溢出漏洞。即使目标源码体积扩大，大致流程也是相同的，可以大大缩小人力挖掘漏洞的难度。

AFL-GCC是AFL++中用于在目标程序中插入特定代码（即插桩）的组件，其主要作用是跟踪程序执行路径，并提供反馈信息以优化模糊测试过程。

通过对比 gcc 和 afl-gcc 编译的二进制文件，我们可以深入理解AFL (American Fuzzy Lop) 如何在程序中插入代码来实现代码覆盖率的追踪。这一插桩（Instrumentation）技术使 AFL 能够有效地检测输入引起的代码执行路径差异，从而高效进行模糊测试。

gcc 编译的版本：

使用 GCC 编译时，程序的控制流结构保持较为简洁，与源码几乎一致。

afl-gcc 编译的版本：

使用 AFL 编译后，生成的二进制文件中插入了 _afl_maybe_log() 函数，这个函数用于记录代码的执行路径信息。AFL 会通过这些插桩信息推断不同输入导致的执行路径差异。每当关键的程序状态发生变化（如输入判断等），AFL 插桩会记录这些变化，以便 AFL Fuzzer 能够捕捉到特定输入引发的行为变化。

通过bindiff进行二进制对比:
安装:Win10 + Bindiff 6.0 + IDA 7.5 安装教程_ida bindiff-CSDN博客
可以很明显的发现afl-gcc编译出的的部分被插桩了!

被afl-gcc插桩的程序会在每一条分支路径下插入一个_afl_maybe_log()函数用来进行路径反馈!

在 AFL++ 中，插桩功能的核心由 afl_maybe_log 函数实现，它负责记录程序执行路径的覆盖信息，并将该信息通过共享内存反馈给 AFL++ 模糊测试引擎 (afl-fuzz)。这一过程至关重要，帮助 AFL++ 确定输入如何触发新路径，从而优化输入生成。

目标进程的执行与路径记录:

反馈信息的传递:

共享内存与路径生成:

AFL++ 的路径生成机制基于覆盖率反馈，是模糊测试的核心功能之一。afl_maybe_log 用于生成并记录每次执行的唯一路径。

在AFL++中，模糊测试可以抽象为一个简单的模型。这个模型描述了程序在接收输入后，生成输出和反馈的过程。这种反馈用于指导下一轮的输入生成，从而不断优化测试覆盖率和发现潜在的漏洞。

基本流程如下：

为了使模糊测试更加有效，AFL++会在编译时对目标程序进行插桩。插桩的作用是记录程序在执行过程中走过的路径，从而提供精确的覆盖信息反馈。

插桩后的模型流程如下：

在上述代码中，afl_maybe_log 是插桩函数，它会基于条件的执行情况来记录路径信息，从而为模糊测试提供反馈。

在插桩反馈的基础上，模糊测试的完整模型如下：

该模型示意图如下：

AFL++通过覆盖制导的模糊测试模型，能够高效地发现程序中的潜在漏洞。通过插桩技术，AFL++精确记录了程序的执行路径，从而使得模糊测试在每一次变异后，都能基于反馈信息生成更加有效的测试用例，最大化地提升了测试覆盖率和漏洞发现的概率。

AFL（American Fuzzy Lop）是一种高效的模糊测试工具，通过forkserver机制显著提高了模糊测试的效率，减少了系统开销。afl_maybe_log函数在这个流程中起到了关键作用，负责记录程序的执行路径，并通过共享内存反馈覆盖信息，帮助afl-fuzz发现新的路径和潜在的漏洞。

源码位置:AFL项目地址:google/AFL: american fuzzy lop - a security-oriented

通过源码阅读首先找到afl-fuzz.c的main函数开始阅读:

afl-fuzz.c->mian()-> init_forkserver()
->父进程->等待子进程目标程序运行起来发来信号
->子进程fork() -> execv(target_path, argv);

在开启forkserver的情况下,目标程序会启动子进程,而父进程负责控制子进程.
父进程和子进程通过两个管道进行通信:

execv(target_path, argv);->__afl_maybe_log()
->父进程->运行目标程序->__afl_fork_wait_loop->等待afl-fuzz命令准备通过fork启动目标进程减少开销
->子进程fork()->在父进程接收到命令后决定是否运行

整理出来的流程图就是下面的:

基本流程：afl-fuzz -> 运行 -> 目标程序
在AFL的早期实现中，afl-fuzz直接运行目标程序。虽然这种方式简单，但在需要频繁创建新进程的场景中，效率不高。

改进流程：afl-fuzz -> forkserver -> 子进程
为了解决效率问题，AFL引入了forkserver机制。在afl-fuzz启动后，它首先通过forkserver启动目标程序。forkserver进程保持在内存中，等待afl-fuzz传递命令。接收到命令后，forkserver会创建新的子进程运行目标程序，并将子进程的状态信息反馈给afl-fuzz。这种方式避免了频繁的进程创建和销毁操作，大大提高了模糊测试的效率。

这里面最重要的关键函数就是在插桩时候被插入程序的afl_maybe_log(),这个函数包括了路径计算以及forkserver的启动.

afl_maybe_log函数分析
根据前面提到的afl_maybe_log函数,用ida查看其真实的内部实现,这个函数用于记录目标程序的执行路径信息，这些信息将被afl-fuzz用来识别新的路径和潜在的漏洞。

afl_maybe_log具体分析：

初次进入函数：afl_area_ptr为0

非初次进入函数：afl_area_ptr非0

afl_maybe_log确保了每条独特的执行路径都会在共享内存中记录，这种机制帮助AFL在模糊测试过程中有效识别新的路径和潜在的漏洞。通过forkserver机制，AFL能够更高效地进行测试，显著减少了系统开销。

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