afl-cov计算代码覆盖率

GitHub - mrash/afl-cov: Produce code coverage results with gcov from afl-fuzz test cases

这里需要用到的工具之一是GCOV ，它随gcc一起发布，所以不需要再单独安装，和afl-gcc插桩编译的原理一样，gcc编译时生成插桩的程序，用于在执行时生成代码覆盖率信息。

另外一个工具是LCOV，它是GCOV的图形前端，可以收集多个源文件的gcov数据，并创建包含使用覆盖率信息注释的源代码HTML页面。

最后一个工具是afl-cov，可以快速帮助我们调用前面两个工具处理来自afl-fuzz测试用例的代码覆盖率结果。

afl-cov可以解析已经执行完毕的afl-fuzz输出结果，也可以与afl-fuzz同时运行，实时监控每次测试的覆盖率。

安装afl-cov：

1、apt-get install afl-cov # 但这个版本似乎不支持分支覆盖率统计

2、从Github下载最新版本，下载完无需安装直接运行目录中的Python脚本即可使用
$ apt-get install lcov
$ git clone https://github.com/mrash/afl-cov.git
$ ./afl-cov/afl-cov -V

还是以Fuzz test.c为例，计算Fuzzing过程的代码覆盖率流程如下：

#include <stdio.h> 
#include <stdlib.h> 
#include <unistd.h> 
#include <string.h> 
#include <signal.h> 

int AFLTest(char *str)
{
    int len = strlen(str);
    if(str[0] == 'A' && len == 6)
    {
        raise(SIGSEGV);
        //濡傛灉杈撳叆鐨勫瓧绗︿覆鐨勯瀛楃涓篈骞朵笖闀垮害涓?锛屽垯寮傚父閫€鍑?    }
    else if(str[0] == 'F' && len == 16)
    {
        raise(SIGSEGV);
        //濡傛灉杈撳叆鐨勫瓧绗︿覆鐨勯瀛楃涓篎骞朵笖闀垮害涓?6锛屽垯寮傚父閫€鍑?    }
    else if(str[0] == 'L' && len == 66)
    {
        raise(SIGSEGV);
        //濡傛灉杈撳叆鐨勫瓧绗︿覆鐨勯瀛楃涓篎骞朵笖闀垮害涓?6锛屽垯寮傚父閫€鍑?    }
    else
    {
        printf("it is good!\n");
    }
    return 0;
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    char buf[100]={0};
    gets(buf);   //瀛樺湪鏍堟孩鍑烘紡娲?    printf(buf); //瀛樺湪鏍煎紡鍖栧瓧绗︿覆婕忔礊
    AFLTest(buf);
    
    return 0;
}

1、使用gcov重新编译源码 ，在CFLAGS中添加"-fprofile-arcs"和"-ftest-coverage"选项，可以在--prefix中重新指定一个新的目录以免覆盖之前alf插桩的二进制文件。

$ afl-gcc -fprofile-arcs -ftest-coverage -g -o test_cov test.c

• -ftest-coverage：在编译的时候产生与源代码同名的.gcno文件，它包含了重建基本块图和相应的块的源码的行号的信息。

• -fprofile-arcs：在运行编译过的程序的时候，会产生.gcda文件，它包含了弧跳变的次数等信息。

编译成功后，除了会出现test_cov之外，还会有一个与源码test.c同名的.gcno文件：

2、使用afl-fuzz测试

$ afl-fuzz -i good-seeds/ -o test-cov/ -- ./test_cov

生成的文件：

3、执行afl-cov分析覆盖率

$ afl-cov -d test-cov/ --coverage-cmd "cat AFL_FILE | ./test_cov" -c . --enable-branch-coverage --overwrit

• -d AFL_FUZZING_DIR, --afl-fuzzing-dir AFL_FUZZING_DIR：指定afl-fuzz输出目录；

• --live用于处理一个还在实时更新的AFL目录，当afl-fuzz停止时，afl-cov将退出；

• --enable-branch-coverage：用于开启边缘覆盖率（分支覆盖率）统计；

• -c CODE_DIR, --code-dir CODE_DIR：用于指定源码目录；

• -e COVERAGE_CMD, --coverage-cmd COVERAGE_CMD：用来设置要执行的程序和参数，其中的AFL_FILE和afl中的"@@"类似，afl-cov会自动将AFL_FILE替换为fuzzer输出结果的文件名（也就是id:0000开头的文件），LD_LIBRARY_PATH则用来指定程序的库文件。

成功执行的结成功执行的结果如下所示：

这里是解析已经执行完毕的afl-fuzz输出结果，但我们可以使用--live参数与afl-fuzz同时运行，实时监控每次测试的覆盖率。

$ afl-cov -d test-cov/ --live --coverage-cmd "cat AFL_FILE | ./test_cov" -c . --enable-branch-coverage --overwrit

在afl-fuzz测试终止后，afl-cov会随之自动停止，并给出一系列分析结果：

两种方式都会在afl-fuzz结果输出目录生成cov目录：

分析结果保存在afl-fuzz测试结果目录下的cov/文件夹中。：

• zero-cov中保存了在运行过程中从未被执行到的代码或是函数；

• pos-cov中保存了在运行过程中被执行过至少一次的内容。

• 在cov/目录下的web文件夹中有一个index.html文件，即根据分析结果给出的可视化页面。

打开cov/web/index.html页面，它既提供了概述页面，显示各个目录的覆盖率：

也可以在点击进入某个目录查看某个具体文件的覆盖率：

点击进入每个文件，还有更详细的数据。每行代码前的数字代表这行代码被执行的次数，没有执行过的代码会被红色标注出来：