背景：近年来，随着信息技术的发展，各种新型自动化测试技术如雨后春笋般出现。其中，模糊测试（fuzz testing）技术开始受到行业关注，它尤其适用于发现未知的、隐蔽性较强的底层缺陷。这里，我们将结合AFL开源工具，对模糊测试的基本概念和流程进行说明。

如果你想视频学习Python自动化测试框架搭建， 可以查看下方视频教程！

B站讲的最详细的Python接口自动化测试实战教程全集（实战最新版）_哔哩哔哩_bilibiliB站讲的最详细的Python接口自动化测试实战教程全集（实战最新版）共计200条视频，包括：1、接口自动化之为什么要做接口自动化、2、接口自动化之request全局观、3、接口自动化之接口实战等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。https://www.bilibili.com/video/BV17p4y1B77x/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

1、模糊测试的定义

模糊测试的核心思想是，根据一定的规则，自动或半自动生成的随机数据，然后将产生的数据输入到程序中，并监视程序是否有异常出现，以发现可能的程序错误，如内存泄漏、系统崩溃、未处理的异常等。

当一个模糊测试生成器开始启动并运行后，它将自己寻找漏洞，并不需要人工干预，非常有助于发现传统测试方法或手动审计无法检测到的缺陷。

模糊测试包括几个基本的测试步骤：确定被测系统->给定输入->生成测试用例->灌入用例进行测试->监控目标程序情况->输出崩溃日志。

2、测试用例生成算法

模糊测试用例的生成算法主要有两种：

1）基于变异：根据已知数据样本，通过变异的方法生成新的测试用例；

例如对一个图片文件进行变异，用户需要提供一个相应格式的图片文件，变异生成器会基于该图片进行变异。著名的开源模糊测试工具AFL就是基于变异生成用例。

2）基于生成：根据已知的协议或接口规范，建模并生成测试用例；

某些程序可能对输入有严格的规则要求，例如必须是SQL语句、或者给定的协议规范等。测试引擎需要在测试前预先学习对应的语法语义规则，对其进行建模，在此基础上才能变异出有效的测试用例。

3、测试工具介绍

当前已经有很多开源的模糊测试工具，其中使用较为广泛的是AFL（American Fuzzy Lop），由谷歌工程师迈克尔·扎里斯基（Michal Zalewski）开发，该项目已经由Github托管。

在执行前，需要对被测程序源码进行插桩

（instrumentation），以获知被测程序的运行信息。在执行过程中，它通过记录输入样本的代码覆盖率，从而调整输入样本以提高覆盖率，增加发现漏洞的概率。其工作流程大致如下：

1. 从源码编译程序时进行插桩，以记录代码覆盖率；

2. 选择一些输入文件，作为初始测试集加入输入队列；

3. 将队列中的文件按一定的策略进行“突变”；

4. 如果经过变异文件更新了覆盖范围，则将其保留添加到队列中;

5. 上述过程一直循环进行，期间触发crash的文件会被记录下来。

AFL的优点是可以轻松部署，配置相对简单，测试效率相对较高。原生的AFL仅适配于C/C++程序的测试，不过目前已经衍生出很多分支，用于适配其他语言的模糊测试，如针对JAVA程序的Kelinci等。

4、用例变异方式

AFL是采用遗传算法，基于变异生成的测试用例，变异的主要类型有下面这几种：

· Bit flip，按位翻转，1变为0，0变为1

· Arithmetic，整数加/减算术运算

· Interest，把一些特殊内容替换到原文件中

· Dictionary，把自动生成或用户提供的token替换或插入到原文件中

· Havoc，又称“大破坏”，是前面几种变异的组合

· Splice，又称“绞接”，将两个文件拼接起来得到一个新文件

AFL需要一些初始输入数据（也称种子文件）作为模糊测试的起点，这些输入可以是毫无意义的数据。AFL通过上述方式自动确定文件的格式和结构。当输入队列中的全部文件都完成变异测试，则完成了一个Cycle（周期），如果用户不停止执行，种子文件将会不断变异下去。

 扎里斯基曾经给出一个有趣的例子，对djpeg（一个Linux系统上的图像处理程序）进行模糊测试，在仅初始输入“hello”字符串的情况下，最后凭空生成了大量jpeg的图像。

综上所述，我们简要介绍了模糊测试的概念以及开源工具AFL的测试流程，欢迎持续关注。