


Bagaimana saya boleh menggunakan fuzzing untuk mencari bug dalam kod pergi saya?
Artikel ini menerangkan cara menggunakan fuzzing untuk mencari bug dalam kod GO. Butirannya membuat sasaran fuzz, menjalankan fuzzer (menggunakan ujian Go -fuzz), dan menganalisis hasil. Artikel ini menekankan pentingnya penggunaan awal, menargetkan fuzzing, dan cont
Bagaimana saya boleh menggunakan fuzzing untuk mencari bug dalam kod pergi saya?
Fuzzing, yang juga dikenali sebagai ujian fuzz, adalah teknik ujian perisian yang melibatkan memberi makan program dengan sejumlah besar data input yang dihasilkan secara rawak atau separa rawak. Matlamatnya adalah untuk mendedahkan tingkah laku, kemalangan, atau kelemahan yang tidak dijangka yang mungkin tidak diturunkan melalui kaedah ujian tradisional. Dalam konteks GO, anda boleh memanfaatkan fuzzing untuk mencari pepijat dalam kod anda dengan membuat sasaran fuzz yang secara sistematik memberi makan fungsi atau kaedah anda dengan input yang bervariasi dan luar biasa. Proses ini melibatkan:
- Mengenal pasti fungsi sasaran: Pilih fungsi atau kaedah dalam kod Go anda yang mungkin terdedah kepada input yang tidak dijangka. Ini sering termasuk fungsi yang mengendalikan input pengguna, menghuraikan data dari sumber luaran, atau melakukan pengiraan kompleks.
- Mewujudkan sasaran fuzz: Anda perlu menulis fungsi Go yang direka khusus untuk fuzzing. Fungsi ini menerima slice byte (
[]byte
) sebagai input, yang fuzzer akan mengisi dengan data rawak. Sasaran fuzz anda kemudiannya akan memanggil fungsi yang anda uji, lulus input fuzzed. Secara kritis, sasaran fuzz anda perlu memeriksa panik atau kesilapan dan melaporkannya kepada fuzzer. Pelaporan ini biasanya dilakukan melalui objektesting.T
yang disediakan oleh rangka kerja ujian GO. - Menjalankan Fuzzer: Perintah
go test
Go terbina dalam, ditambah pula dengan bendera-fuzz
, melaksanakan proses fuzzing. Fuzzer akan menghasilkan banyak variasi data input dan memberi makan kepada sasaran fuzz anda. Ia memantau kemalangan, panik, atau tingkah laku yang tidak dijangka. - Menganalisis Keputusan: Fuzzer akan melaporkan sebarang kemalangan atau kesilapan yang dihadapi, bersama -sama dengan data input yang sepadan yang mencetuskan isu tersebut. Ini membolehkan anda menghasilkan semula bug dan menetapkan kod asas.
Satu contoh mudah mungkin melibatkan fuzzing fungsi yang menghidupkan data JSON. Sasaran fuzz akan menerima irisan bait rawak, cuba untuk melepaskan mereka sebagai JSON, dan periksa sebarang kesilapan semasa proses. Mana -mana data JSON yang cacat yang menyebabkan panik atau kesilapan akan dilaporkan oleh fuzzer.
Apakah alat terbaik untuk aplikasi Fuzzing Go?
Alat utama untuk aplikasi Fuzzing Go adalah fungsi fuzzing terbina dalam yang disediakan oleh rangka ujian GO. Ini disepadukan terus ke dalam arahan go test
dan memerlukan kebergantungan luaran yang minimum. Ia kuat, cekap, dan sentiasa bertambah baik. Tiada alat fuzzing Go yang berdedikasi yang lain menawarkan tahap integrasi dan kemudahan penggunaan yang sama.
Walaupun tidak ada banyak alat fuzzing pihak ketiga yang berdedikasi yang jauh melebihi fungsi terbina dalam, anda mungkin mempertimbangkan menggunakan alat yang membantu dalam menghasilkan input yang lebih canggih atau disasarkan. Alat ini sering beroperasi pada tahap yang lebih tinggi dan mungkin menjana data input berdasarkan peraturan tatabahasa tertentu atau format data. Walau bagaimanapun, integrasi mereka dengan rangka kerja Fuzzing GO mungkin memerlukan lebih banyak usaha.
Bagaimanakah saya dapat mengintegrasikan dengan berkesan ke dalam aliran kerja pembangunan saya?
Mengintegrasikan fuzzing dengan berkesan memerlukan pendekatan proaktif:
- Penggunaan awal: Mulailah fuzzing awal dalam kitaran pembangunan. Ini lebih cekap daripada cuba memancarkan asas kod yang besar dan kompleks kemudian.
- Fuzzing yang disasarkan: Fokus pada fungsi kritikal dan mereka yang mengendalikan input luaran terlebih dahulu. Jangan cuba fuzz semuanya sekaligus.
- Integrasi Berterusan: Masukkan fuzzing ke dalam saluran paip CI/CD anda. Ini membolehkan fuzzing automatik selepas setiap perubahan kod, menangkap pepijat lebih awal.
- Liputan Kod: Monitor Perlindungan Kod Untuk Memastikan Usaha Fuzzing Anda Mencapai Bahagian Kod Anda Yang Paling Rentan.
- Iterasi: Fuzzing adalah proses berulang. Anda mungkin perlu memperbaiki sasaran fuzz anda atau strategi penjanaan input untuk meningkatkan liputan dan mencari lebih banyak pepijat.
- Mengutamakan pepijat: Sebaik sahaja anda menemui pepijat, mengutamakannya berdasarkan keparahan dan impak mereka.
Adakah terdapat perangkap yang biasa untuk dielakkan apabila program Fuzzing Go?
Beberapa perangkap biasa boleh menghalang fuzzing yang berkesan:
- Varieti Input yang tidak mencukupi: Fuzzer memerlukan pelbagai input untuk menguji kod anda dengan berkesan. Jika strategi fuzzing anda terlalu terhad, anda mungkin terlepas pepijat penting.
- Mengabaikan waktu tamat: Beberapa sasaran fuzz mungkin mengambil masa yang terlalu lama untuk diselesaikan dengan input tertentu. Menetapkan masa yang sesuai adalah penting untuk menghalang fuzzer daripada menggantung atau memakan sumber yang berlebihan.
- Pengendalian ralat yang lemah: Sasaran fuzz anda memerlukan pengendalian ralat yang teguh untuk mengelakkan kemalangan apabila memproses input yang tidak dijangka. Fuzzer harus mengendalikan kesilapan dengan anggun dan terus menguji.
- Mengabaikan Perlindungan Kod: Liputan Kod Pemantauan Untuk memastikan fuzzing anda berkesan. Liputan yang rendah menunjukkan anda mungkin perlu memperbaiki sasaran fuzz anda atau penjanaan input.
- Menghadapi Penggunaan Sumber: Fuzzing boleh mengambil sumber yang penting. Pantau CPU dan penggunaan memori untuk mengelakkan beban sistem anda.
- Positif Palsu: Tidak semua kesilapan yang dilaporkan adalah pepijat tulen. Secara menyeluruh menyiasat setiap isu yang dilaporkan untuk mengelakkan membuang masa pada positif palsu. Memahami konteks kesilapan yang dilaporkan adalah penting untuk debugging yang cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana saya boleh menggunakan fuzzing untuk mencari bug dalam kod pergi saya?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Golang lebih baik daripada Python dari segi prestasi dan skalabiliti. 1) Ciri-ciri jenis kompilasi Golang dan model konkurensi yang cekap menjadikannya berfungsi dengan baik dalam senario konvensional yang tinggi. 2) Python, sebagai bahasa yang ditafsirkan, melaksanakan perlahan -lahan, tetapi dapat mengoptimumkan prestasi melalui alat seperti Cython.

Golang lebih baik daripada C dalam kesesuaian, manakala C lebih baik daripada Golang dalam kelajuan mentah. 1) Golang mencapai kesesuaian yang cekap melalui goroutine dan saluran, yang sesuai untuk mengendalikan sejumlah besar tugas serentak. 2) C Melalui pengoptimuman pengkompil dan perpustakaan standard, ia menyediakan prestasi tinggi yang dekat dengan perkakasan, sesuai untuk aplikasi yang memerlukan pengoptimuman yang melampau.

GoisidealforbeginnersandSuekableforcloudandnetworkservicesduetoitssimplicity, kecekapan, danconcurrencyfeatures.1) installgofromtheofficialwebsiteandverifywith'goversion'.2)

Golang sesuai untuk pembangunan pesat dan senario serentak, dan C sesuai untuk senario di mana prestasi ekstrem dan kawalan peringkat rendah diperlukan. 1) Golang meningkatkan prestasi melalui pengumpulan sampah dan mekanisme konvensional, dan sesuai untuk pembangunan perkhidmatan web yang tinggi. 2) C mencapai prestasi muktamad melalui pengurusan memori manual dan pengoptimuman pengkompil, dan sesuai untuk pembangunan sistem tertanam.

Golang dan Python masing -masing mempunyai kelebihan mereka sendiri: Golang sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan serentak, sementara Python sesuai untuk sains data dan pembangunan web. Golang terkenal dengan model keserasiannya dan prestasi yang cekap, sementara Python terkenal dengan sintaks ringkas dan ekosistem perpustakaan yang kaya.

Perbezaan prestasi antara Golang dan C terutamanya ditunjukkan dalam pengurusan ingatan, pengoptimuman kompilasi dan kecekapan runtime. 1) Mekanisme pengumpulan sampah Golang adalah mudah tetapi boleh menjejaskan prestasi, 2) Pengurusan memori manual C dan pengoptimuman pengkompil lebih cekap dalam pengkomputeran rekursif.

Golang dan C masing-masing mempunyai kelebihan sendiri dalam pertandingan prestasi: 1) Golang sesuai untuk kesesuaian tinggi dan perkembangan pesat, dan 2) C menyediakan prestasi yang lebih tinggi dan kawalan halus. Pemilihan harus berdasarkan keperluan projek dan tumpukan teknologi pasukan.

Golangisidealforbuildingscalablesystemsduetoitseficiencyandcurrency, whilepythonexcelsinquickscriptinganddataanalysisduetoitssimplicityandvastecosystem.golang'sdesignencouragescouragescouragescouragescourageSlean, readablecodeanditsouragescouragescourscean,
