“ 本次分享的论文：《LibAFL: A Framework to Build Modular and Reusable Fuzzers》发表于acm ccs 2022。
background
目前学术界fuzzing研究现状：
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大多数研究都基于afl/afl++进行二次开发
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不同的研究工作之间互不兼容
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fuzzer本身没有一个精确、普适性的标准定义
在这个背景下，作者定义了fuzzer的组成，并基于这些定义使用rust语言实现了Libafl。
Modern fuzzer的组成
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Input：被fuzz程序的输入数据
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Corpus：输入数据和附属数据的存储
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Schedular：从corpus中取种子的策略
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Stage：对单个testcase进行操作的action unit
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Observer：提供执行一次目标程序的信息
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Executer：使用输入来执行程序
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Feedback：依据程序的执行反馈结果，来决定当前输入是否加入corpus
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Mutator：从一个或多个输入生成新的testcases
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Generator：从0开始生成一个新的测试用例
Design
Evaluation
libafl针对不同类型的fuzzing技术如struct aware、roadblock bypassing，都做了对比实验，结果如下：
原文始发于微信公众号（COMPASS Lab）：Libafl
