Fuzz 入门能做到和做不到的

跑满 24 小时再看覆盖率曲线，前两个小时的结论通常不准，排期按天算而不是按小时

任何分析手段都有边界，承认边界才能给出可靠的结论。

先说结论

能说清边界，结论才可信。

• 可观察：运行时数据
• 可推：结构与布局
• 不可得：原始源码
• 结论要带置信度
• 成本：影响面：决定漏洞发现上限；接入约 3 人日

能确定的

进程内 fuzz 每秒能跑上万次，fork 模式通常只有一千次左右，这个差距决定单位时间产出，能进程内就别 fork。

凡是运行时会用到的数据，最终都能观察到。

只能推测的

种子语料的质量比变异策略更影响前期覆盖率，喂错种子等于白跑，语料要覆盖格式各分支，也要按格式分层。

几个具体限制

下面这些是相对确定的细节：

• 崩溃必须去重，同一个空指针解引用能产出几千条重复样本

怎么给出可靠结论

结论要带置信度：确定、较可能、推测。Fuzz 的产出不是崩溃数量，是覆盖率还能不能继续往上走。

还有几处容易忽略的

这些细节不影响入门，但影响你判断的准确度。

• 没有覆盖反馈的随机测试，命中深层路径的概率低到可以忽略，除非解析逻辑只有两三层分支，这类目标本来也少
• sanitizer 能把静默的越界读写变成可见崩溃，是 fuzz 的放大器
• 跑满 24 小时再看覆盖率曲线，前两个小时的结论通常不准，排期按天算而不是按小时
• 只跑一小时就下结论说没有漏洞，样本量远远不够
• 用生产数据当种子，把敏感信息带进语料库
• 不做去重，报告里几千条崩溃全是同一个

承认做不到，是专业的一部分。