Fuzzing test
軟體測試
一般開發人員想到軟體測試，第一反應大概是使用 unit test, 拿自己想好的輸入對應正確的輸出，但是這樣測試出來的軟體真的是安全的嗎？ 會不會有一些異常的輸入可以餵進去到程式裡面然後他就crash了呢 ？ 於是就有了模糊測試（fuzzing test）的概念。
模糊測試
下圖為模糊測試的流程，模糊測試是使用隨機去產生輸入測試程式, 但是隨機的輸入往往測試不到更深層程式的邏輯，所以有了2個概念。
1. 變異測試: 拿初始化輸入當作基底，去隨機變換輸入
2. code coverage feedback: 如果沒有一個回饋機制，就不知道測試的成效，於是有了code coverage feedback，而 code coverage feedback 是使每次的輸入的code coverage。
AFL
- AFL 為 google 於 2013 開源的模糊測試工具，主要有實作變異測試與code coverage feedback。
- 連結: https://github.com/google/AFL
- 除了剛剛提到的變異測試與code coverage feedback還有一個很重要 AFL 實作的部分 -- forkserver
- forkserver 主要使利用 __libc_start_main 的機制
- __libc_start_main
- 主要利用 main 之前執行的 constructor，在 constructor 直接 fork 出 child process，讓 child process 跑受測程式。
- 好處: 在執行受測時，可以不用 fork + execve，execve 的 overhead 較高，可以提升執行效率。
