How do I install the Performing Fuzzing With Aflplusplus skill?

Run npx skillmds@latest add killvxk/performing-fuzzing-with-aflplusplus in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Performing Fuzzing With Aflplusplus safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Performing Fuzzing With Aflplusplus?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Performing Fuzzing With Aflplusplus free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free. This skill is licensed under Apache-2.

Who published Performing Fuzzing With Aflplusplus?

killvxk (@killvxk) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Performing Fuzzing With Aflplusplus by killvxk

Name: Performing Fuzzing With Aflplusplus
Author: killvxk

Performing Fuzzing With Aflplusplus

使用 AFL++（American Fuzzy Lop Plus Plus）对编译后的二进制文件执行覆盖率引导模糊测试（Coverage-Guided Fuzzing），以发现内存损坏、崩溃和安全漏洞。测试人员使用 afl-cc/afl-clang-fast 对目标二进制文件进行插桩，使用 afl-cmin 和 afl-tmin 管理输入语料库，运行并行模糊测试活动，并使用 CASR 或 GDB 脚本对崩溃进行分类。适用于涉及二进制模糊测试、崩溃发现、覆盖率引导测试或 AFL++ 模糊测试活动的请求。

killvxk bcda6cf 4 files · 22.3 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

使用 AFL++ 执行模糊测试

概述

AFL++ 是 American Fuzzy Lop（AFL）的社区维护分支，为编译后的二进制文件提供覆盖率引导模糊测试。它在编译时或通过 QEMU/Unicorn 模式（用于纯二进制模糊测试）对目标进行插桩，然后对输入语料库进行变异以发现新的代码路径。AFL++ 包含高级调度算法（MOpt、rare）、自定义变异器、用于输入到状态比较求解的 CMPLOG，以及用于高吞吐量模糊测试的持久模式。

前置条件

已安装 AFL++（apt install afl++ 或从源码构建）
目标二进制文件的源代码（用于编译时插桩）或使用 QEMU 模式进行纯二进制测试
目标格式的有效输入初始种子语料库
已配置 /proc/sys/kernel/core_pattern 的 Linux 系统

操作步骤

使用 afl-cc 或 afl-clang-fast 对目标二进制文件进行插桩
准备包含最小有效输入的种子语料库目录
使用 afl-cmin 最小化语料库以删除冗余种子
使用适当参数运行 afl-fuzz（-i 输入目录 -o 输出目录）
通过 afl-whatsup 和 UI 统计信息监控模糊测试进度
使用 afl-tmin 最小化和 CASR/GDB 分析对崩溃进行分类
报告唯一崩溃及其复现步骤

预期输出

+++ 发现结果 +++
  唯一崩溃: 12
  唯一挂起: 3
  最近崩溃: 00:02:15 前
+++ 覆盖率 +++
  映射密度: 4.23% / 8.41%
  发现路径: 1847
  执行速度: 2145/秒

---name: performing-fuzzing-with-aflplusplusdescription: 使用 AFL++（American Fuzzy Lop Plus Plus）对编译后的二进制文件执行覆盖率引导模糊测试（Coverage-Guided Fuzzing），以发现内存损坏、崩溃和安全漏洞。测试人员使用 afl-cc/afl-clang-fast 对目标二进制文件进行插桩，使用 afl-cmin 和 afl-tmin 管理输入语料库，运行并行模糊测试活动，并使用 CASR 或 GDB 脚本对崩溃进行分类。适用于涉及二进制模糊测试、崩溃发现、覆盖率引导测试或 AFL++ 模糊测试活动的请求。license: Apache-2.0---# 使用 AFL++ 执行模糊测试## 概述AFL++ 是 American Fuzzy Lop（AFL）的社区维护分支，为编译后的二进制文件提供覆盖率引导模糊测试。它在编译时或通过 QEMU/Unicorn 模式（用于纯二进制模糊测试）对目标进行插桩，然后对输入语料库进行变异以发现新的代码路径。AFL++ 包含高级调度算法（MOpt、rare）、自定义变异器、用于输入到状态比较求解的 CMPLOG，以及用于高吞吐量模糊测试的持久模式。## 前置条件- 已安装 AFL++（`apt install afl++` 或从源码构建）- 目标二进制文件的源代码（用于编译时插桩）或使用 QEMU 模式进行纯二进制测试- 目标格式的有效输入初始种子语料库- 已配置 `/proc/sys/kernel/core_pattern` 的 Linux 系统## 操作步骤1. 使用 `afl-cc` 或 `afl-clang-fast` 对目标二进制文件进行插桩2. 准备包含最小有效输入的种子语料库目录3. 使用 `afl-cmin` 最小化语料库以删除冗余种子4. 使用适当参数运行 `afl-fuzz`（-i 输入目录 -o 输出目录）5. 通过 afl-whatsup 和 UI 统计信息监控模糊测试进度6. 使用 `afl-tmin` 最小化和 CASR/GDB 分析对崩溃进行分类7. 报告唯一崩溃及其复现步骤## 预期输出```+++ 发现结果 +++ 唯一崩溃: 12 唯一挂起: 3 最近崩溃: 00:02:15 前+++ 覆盖率 +++ 映射密度: 4.23% / 8.41% 发现路径: 1847 执行速度: 2145/秒```

Frequently asked questions