这是一个基于 Python 实现的覆盖率引导（Coverage-Guided）灰盒模糊测试工具。本项目利用 AFL++ 的插装组件进行编译，通过 System V 共享内存 获取程序的边覆盖率（Edge Coverage）反馈，实现了完整的“种子选择-变异-执行-评估”循环。
系统主要由 Fuzzer Core (核心测试引擎) 和 Analyzer (结果分析器) 两部分组成，运行在 Docker 容器环境中。
graph TD
A[种子队列 Corpus] -->|按长度排序/选择| B(种子调度器 Scheduler)
B -->|计算能量 Energy| C{变异引擎 Mutator}
C -->|Bitflip/Havoc/Splice| D[生成测试用例]
D -->|Fork & Exec| E[插装目标 Target]
E -->|更新 Bitmap| F(共享内存 Monitor)
F -->|发现新路径?| A
F -->|无新路径| B
核心逻辑封装在 fuzzer/main.py 的 GreyBoxFuzzer 类中：
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Monitor(监控模块): -
使用
sysv_ipc创建大小为 64KB 的共享内存。 -
负责读取 AFL++ 插装程序写入的覆盖率位图 (Bitmap)。
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实现了心跳机制 (Heartbeat)，即使无新路径发现也能持续记录存活状态。
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Mutator(变异引擎): -
实现了全套 AFL 基础算子：
Bitflip(位翻转),Byteflip,Arith(算术运算),Interest(感兴趣值替换),Havoc(随机破坏)。 -
(加分项)
Splice: 实现了种子拼接功能，能够融合两个父代种子的特征。 -
Scheduler(调度器): -
种子选择: 优先选择长度较短的种子 (Top 20%)，提高执行吞吐率。
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能量调度 (Power Schedule): 根据当前种子的覆盖贡献动态计算变异次数。
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Executor(执行器): -
使用
subprocess启动子进程，通过标准输入 (stdin) 投递测试数据。
fuzzer/analyze.py 负责读取运行时生成的 CSV 日志，基于 matplotlib 绘制覆盖率随时间变化的增长曲线，并生成 Markdown 格式的测试报告。
本项目依赖 Docker 环境，请确保已安装 Docker Desktop。
# 1. 进入项目根目录
cd FuzzingTest_Project
# 2. 构建镜像 (自动配置 AFL++ 和 Python 环境)
# 注意：构建过程使用了南京大学镜像源加速
docker build -t my-fuzzer:v1 -f docker/Dockerfile .
所有测试任务均在容器内自动完成。
# 1. 启动并进入容器 (将当前目录挂载到容器内的 /app，以便保存测试结果)
docker run -it -v ${PWD}:/app --name fuzzer_env my-fuzzer:v1
# --- 以下命令在容器终端内执行 ---
# 2. 解决潜在的 Windows 换行符问题 (如果脚本无法运行)
dos2unix run_fuzz_task.sh
# 3. 运行自动化测试任务
# 该脚本会自动编译 targets/ 下的 10 个目标程序，并依次并行进行模糊测试
cd /app
./run_fuzz_task.sh
提示: 默认测试时间可能较短，如需进行 24 小时完整测试，请修改 run_fuzz_task.sh 中的超时参数。
测试完成后，结果文件会保存在 out/ 目录下：
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experiment_report.md: 包含所有目标的最终覆盖率和耗时统计。 - 📈
multi_target_comparison.png: 10 个测试目标的覆盖率增长趋势对比图。 - 📊
stats_targetX.csv: 详细的运行时数据日志。
FuzzingTest
├── docker/ # Docker 配置文件
│ └── Dockerfile # 镜像构建脚本 (Ubuntu 22.04 + AFL++)
├── docs/ # 文档
│ └── devlog.md # 开发日志 (记录踩坑与解决过程)
├── fuzzer/ # 核心代码目录
│ ├── main.py # Fuzzer 主程序 (核心逻辑实现)
│ ├── analyze.py # 数据分析与可视化脚本
│ └── check_coverage.py # 辅助验证工具
├── out/ # [自动生成] 测试结果输出目录
├── targets/ # 待测目标程序 (C 源码)
├── seeds/ # 初始种子文件
├── run_fuzz_task.sh # 自动化运行脚本 (编译+测试+报告)
├── requirements.txt # Python 依赖库
└── README.md # 项目说明文档
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Docker 环境: 一键部署，集成 AFL++ 工具链。
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AFL++ 插装对接: 兼容
afl-cc编译的二进制文件。 -
完整变异策略: Bitflip, Byteflip, Arith, Interest, Havoc。
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高级特性:
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Splice 拼接算子。
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基于覆盖率的能量调度 (Power Schedule)。
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心跳日志记录 (Heartbeat Logging)。
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自动化报表: 自动生成 Markdown 表格和覆盖率趋势图。