SuperAPI AI 工具集

re-vuln

数据与分析

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更新于 10-16 05:06

技能介绍

用途:面向漏洞挖掘的流程编排网关,把「fuzz 什么、输入从哪进」到崩溃根因定位串成一条可存证的工作流,适用于本地文件解析器、库函数、网络服务解析器、命令行工具等目标。

主要能力:按顺序执行五步——目标与输入面识别、覆盖率引导 fuzzing、崩溃分析、逆向定位、报告。每步产物(目标结论、fuzz 运行目录、崩溃样本、定位证据)记录证据路径与 sha256 供报告引用。

使用方式:源码可用时用 AFL++ 编译器包装器加 ASAN 构建(afl-clang-fast -fsanitize=address),库函数写 harness,无源码用 -Q QEMU 模式;初始化最小语料并用 afl-cmin 去重,afl-fuzz 以 -M main / -S secondary 多实例运行,用 afl-cov / afl-whatsup 观察 paths 增长。崩溃后做确定性复现、ASAN 报告解读、afl-tmin / afl-cmin 最小化,非确定性崩溃用 rr 录制重放。逆向定位借助反编译工具补全无符号栈帧,确认越界或悬垂发生的逻辑、输入可控性与路径可达性。

适用场景:本地文件解析、库 API、网络协议解析器、已有崩溃样本、core 文件分析、CTF pwn 赛题等。纯算法或纯逻辑目标不适合 fuzz,宜用符号执行。

限制与注意:崩溃不等于漏洞,需确认真实可达与输入可控,并区分 harness bug 与目标 bug;无插桩会导致覆盖率不涨,需用 afl-showmap 验证;崩溃需按类型与回溯栈去重;符号剥离时需记录模块基址与偏移。fuzz 与复现均属动态执行,默认在沙箱内运行。具体收费、平台与效果资料暂未提供。