Jackalope的构建
首先需要python3，没有要装，我的3.7.7
我使用的是Visual Studio 2017
cmd执行Visual Studio的vcvars64.bat / vcvars32.bat（根据你要build成32或64选择），好像试了32有点问题
12345git clone --recurse
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通过编译器转换(llvm pass)规避模糊测试的一些障碍
这个是看一个文章的记录，算是简译吧
总的来说是通过llvm pass去优化代码的生成去提高AFL的代码覆盖率
AFL通过插桩获取的代码覆盖率，假如变异的样本触发的新的路径，就会加入到接下来的变异队列中
但是有一些情况，会给afl造成极大的障碍
12345if (input == 0xabad1dea
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使用afl来fuzz libtiff
源码下载：
http://download.osgeo.org/libtiff/
编译：
1234export CC=afl-clang-fastexport CXX=afl-clang-fast++./configure --disable-sharedmake
我们确定目标是fuzz tiff
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冰蝎 Behinder_v3.0 Beta 3 重点更新简析
17日刚分析出特征：冰蝎v3.0 Beta 2(Behinder_v3.0 Beta 2)Webshell分析与检测
19号就迅速更新了，下面是更新日志：
12345678910111213###2020.8.18 v3.0 Beta 3 更新日志1.增加了端口映射功能的稳定性；2.Java服务端支
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哥斯拉Godzilla PHP Webshell分析与检测特征提取
冰蝎v3.0 Beta 2放出来没多久，就被找到了固定长度的特征，过两天又更新了，加了一些随机字符，固定长度特征消失。
哥斯拉也有一定的优点，比冰蝎好一点，但是也存在固定长度的问题
实验环境控制端：win10 + 哥斯拉Godzilla V1.00服务端：Ubuntu 16.04 + Apache
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冰蝎v3.0 Beta 2(Behinder_v3.0 Beta 2)Webshell分析与检测
最近特殊时期开始的第一天（20200817），冰蝎的github项目就放出了加密Webshell管理的神器——冰蝎v3.0 Beta 1和2，给检测带来了更大的困难，普通的匹配字符串特征的检测已几乎不可能，下面简单分析一下。
这次最大的变化是去除了动态密钥协商机制，采用预共享密钥，全程无明文交互，密
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一个2016年afl的议题记录：BSidesSF 2016 - Fuzz Smarter, Not Harder (An afl-fuzz Primer) (Craig Young)
afl插桩
64kb的共享内存来储存
界面解析
① Process timing:Fuzzer运行时长、以及距离最近发现的路径、崩溃和挂起经过了多长时间。
② Overall results：Fuzzer当前状态的概述。
③ Cycle progress：我们输入队列的距离。
④ Map c
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ClusterFuzz的bot源码(fuzz task)阅读
当时阅读时候的版本：ClusterFuzz v2.0.1
总览首先运行bot的入口是python butler.py run_bot
12345678args = parser.parse_args()if not args.command: parser.print_help() return
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本地使用ClusterFuzz
获取代码123git clone https://github.com/google/clusterfuzzcd clusterfuzzgit pull
处于稳定性考虑，建议使用最新的发行版本，而不是master分支
1git checkout tags/vX.Y.Z
通过git tag -l或
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git查看某个文件的提交记录
有时候分析漏洞我们需要看看怎么修复的，什么时候谁修复的，提交的id是多少，下面的命令就很有用
假如我们知道漏洞出现在某个文件，我们只要执行下面命令，即可看到这个文件的修改记录
1git log -p 文件名
比如下面的例子
1234567891011121314151617181920212223
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