“ 反馈驱动：通过监控样本触发的代码覆盖率，进而改进输入样本以提高代码覆盖率，增加发现漏洞的概率。”

目前业界中基于代码覆盖率的最著名的三大Fuzzer，当属Google开发的AFL、libfuzzer和honggfuzz，且他们都是开源的，在github上都可以搜索到。

相信很多搞fuzzing的同学都听过或用过这三款工具，本系列主要讲honggfuzz的原理与应用，之前把honggfuzz源码都阅读过一遍，并且二次开发过，该工具的挖洞效果还是不错的。

01 — 关于代码覆盖率的那些事

计算代码覆盖率情况就需要有个计量单位，通常有3种：

• 函数（Fuction-Level）
• 基本块（BasicBlock-Level）
• 边界（Edge-Level）

1. 函数（Fuction-Level）

先说下函数，这个很容易理解，就是代码执行时调用到哪些函数，但是函数里面的具体代码行却不作统计，相对比较粗糙但高效的统计方式。

所以，通常的统计方式是用基本块，简称BB。

2.基本块（BasicBlock-Level）

什么是基本块，直接看下图就很容易理解了。

IDA中每一块代码就代表着一个基本块，就是以指令跳转为作划分界限的。

3.边界（Edge-Level）

edge本身就涵盖了基本块部分，唯一的差别是edge多记录了一些执行边界的信息。比如示例代码：

在IDA中可以看到A、B、C这3个基本块，但当a为假时，程序就会从A执行到C。

前面基本块的方式就无法确切地知道是否曾从A执行到C，尤其是该段代码被多次执行的情况，就更无法知道，这时edge覆盖方式就出现了。

edge会在A跟C之间建立虚拟块D，通过判断D是否执行过，来确认是否曾从A执行到C，这种方式也会比较消耗性能就是：

统计代码覆盖率又分两种情况：

1.【有源码】：直接使用SanitizerCoverage即可，在编译选项中添加相应的覆盖率统计方式，比如基本块统计方式可以添加：

CFLAG=“-fsanitize=address -fsanitize-coverage=bb”

2.【无源码】：使用Pin、DynamoRIO等二进制插桩工具去hook统计，或者pediy改指令的方式去监控也是可以的，本系列的后续文章可能会细说。

02 — Honggfuzz反馈驱动原理

本文我们默认以基本块作为代码覆盖率的统计方式，比如采用如下编译选项：

ASAN_OPTIONS=coverage=1:coverage_direct=1 -fsanitize=address -fsanitize-coverage=bb

执行后它会生成两个文件：.sancov.map和.sancov.raw，这是honggfuzz处理过的scancov文件。

其中.sancov.map文件记录是模块信息，.sancov.raw文件则记录着执行过的基本块地址信息：

1、首先，honggfuzz会先去分析.sancov.raw文件，保存命中的基本块地址，记录BB数，以及总共的BB数：

2、计算代码覆盖率 = 命中BB数 / (命中BB数 + 未命中的BB数)

以下是旧版honggfuzz关于coverage的显示内容格式：

新版的变成只记录BB/edge数：

3、发现新路径或者新插桩链接库加载，则添加此变异样本为新的输入样本，供后面作进一步变异，以触发更多新路径

03 — 总结

honggfuzz最早创建于2015年，跟AFL的发布时间差不多，AFL的出现可以说在安全界是项里程碑标志，给漏洞挖掘技术带来新的技术革命，网上对其源码分析的文章也到处可见，但对honggfuzz的详细分析还没有，因此才作此系列记录下。

个人也曾给honggfuzz贡献过代码，但由于某次pull request未被采用，于是就自己二次开发不再提交合并。因为我是在macOS下开发，而原作者主要是用Linux，那次提交的功能对我很有用，所以只好自己维护一份二次开发版本。

后来自己也在Windows和macOS平台上扩展了许多新功能，在本系列文章中，后面可能会单篇聊一聊，也感谢作者robertswiecki开发出这么好用的fuzzer，让我借此刷了不少CVE。