怎么选择 fuzz 测试点
1. 优先选择处理复杂格式输入的代码
处理复杂、非结构化输入的代码是 Fuzzing 的首选目标。这类代码通常包含复杂的解析逻辑和状态机，容易在处理畸形数据时出错
- 文件解析器：这是最典型的 Fuzzing 目标。例如，图片格式（JPEG, PNG）、视频格式（MP4, AVI）、文档格式（PDF, DOCX）的解析库或应用程序。Fuzzer 可以轻松生成无数个格式畸形的样本，测试解析器对异常情况的处理能力
- 网络协议栈：处理网络协议的代码是高价值目标。例如，Web 服务器、FTP 守护进程、或者物联网设备的通信协议。Fuzzer 可以向这些服务发送不符合协议规范的数据包，测试其鲁棒性
- 编译器和解释器：对编程语言的编译器或解释器进行 Fuzzing，可以发现它们在处理语法错误或逻辑异常的代码时的漏洞。例如，对 JavaScript 引擎的 Fuzzing 已经发现了无数高价值的漏洞
2. 考虑执行权限和攻击面
选择 Fuzzing 点时，要将漏洞的潜在危害考虑在内
- 高权限代码：如果一个程序以
root、SYSTEM或其他高权限运行，那么它的漏洞危害会更大。对这类程序的 Fuzzing 应该作为首要任务。例如，内核驱动、特权服务、或者安全软件 - 暴露在外部的接口：攻击者可以直接访问的接口是 Fuzzing 的高优先级目标。例如，通过网络监听端口、接受外部文件的服务，或者处理命令行参数的程序。这些接口是攻击者的第一道入口
3. 基于代码复杂性分析
如果可以访问源码，可以更精确地选择 Fuzzing 点
- 复杂的控制流：在代码中寻找包含大量
if-else、switch语句、嵌套循环或复杂状态机的函数。这些地方的代码路径多且复杂，很容易出现逻辑错误和漏洞 - 涉及内存操作的代码：寻找使用
malloc、free、memcpy、read等内存相关函数的代码。这些函数是缓冲区溢出、Use-After-Free 等内存安全漏洞的常见源头 - 缺乏边界检查的代码：在代码中寻找缺乏对输入数据大小进行严格检查的地方。这通常是缓冲区溢出漏洞的温床
4. 结合自动化工具进行决策
为了避免盲目选择，可以使用自动化工具来辅助决策
- 代码覆盖率工具：使用像
gcov或llvm-profdata这样的工具，运行已知的测试用例，分析哪些代码区域没有被覆盖到。这些未覆盖的区域往往是 Fuzzing 的好目标 - 静态分析工具：使用静态分析工具（如
Coverity、Clang Static Analyzer）来扫描代码，寻找潜在的漏洞模式，比如整数溢出或空指针解引用。然后，将这些潜在的漏洞位置作为 Fuzzing 的重点