AFL：由lcamtuf所开发。通过对源码进行重新编译时进行插桩（简称编译时插桩）的方式自动产生测试用例来探索二进制程序内部新的执行路径。与其他基于插桩技术的fuzzers相比，afl-fuzz具有较低的性能消耗，有各种高效的fuzzing策略和tricks最小化技巧， 不需要先行复杂的配置，能无缝处理复杂的现实中的程序。当然AFL也支持直接对没有源码的二进制程序进行测试，但需要QEMU的支持。稍后介绍。
#1. 语义库蒸馏（corpus distillation）: 严重依赖于大量的、高质量的合法输入数据的语料库（corpus）。正因为如此，代码覆盖率也只是衡量程序执行状态的一个简单化的度量，这种方式并不适合后续引导fuzzing测试的.
#2. 流分析（concolic execution） 路径爆炸问题
#3. 符号执行（symbolic execution）
--- 安装 ---从官网http://lcamtuf.coredump.cx/afl/ 下载最新版的源码（latest version）
make
sudo make install
（GNU Binary Utilities或binutils是一整套的编程语言工具程序，用来处理许多格式的目标文件）
// 在对测试集进行编译的时候把GCC编译器替换成afl-gcc
cd ~/binutils-2.25**
CC=afl-gcc ./configure
make
在binutils-2.25目录下新建afl_in 用于存放初始输入文件，新建afl_out文件夹用于保存fuzzing测试结果
cd ~/binutils-2.25
mkdir afl_in afl_out
cp /bin/ps afl_in/
cd ~/binutils-2.25
afl-fuzz -i afl_in -o afl_out ./binutils/readelf -a @@
// 在执行过程中，afl-fuzz会把@@替代测试样本，即之前拷贝到afl_in目录下的ps程序，所以最后实际执行的命令为 readelf -a ps
../afl-2.49b/afl-fuzz –i ../afl-testcases/jpeg/full/images –o ./fuzzoutput ./utilities/magick @@ 3.png
/afl-testcases/jpeg/full/images为afl官网提供的测试集，里面有大量的各种格式的且经过修剪处理的测试用例（jpeg格式文件就有8千多个）
./utilities/magic是被测试程序，@@代表测试输入样本，即../afl-testcases/jpeg/full/images目录下的.jpeg文件，在实际执行时@@会被替换成实际的测试样本，3.png是随便命名的文件，主要是实现把.jpeg文件转换成.png文件的功能. 在运行十几个小时之后，出现了16个崩溃，然后就显示系统错误
使用AFLFast，它实现了一些模糊测试策略，不仅针对高频代码路径，也针对低频代码路径，“在相同的时间内，更加强调程序的行为”。简而言之，通过研究我们发现，对于某种模糊测试对比，跟vanilla AFL相比，这种优化方法大约提高了2倍的速度和更好的代码覆盖率。
要使用AFL，我们必须要用AFL的编译器包装器来编译库的源代码。
$ ./configure CC=afl-clang-fast \
CFLAGS ="-O2 -D_FORTIFY_SOURCE=0 -fsanitize=address" \
LDFLAGS="-O2 -D_FORTIFY_SOURCE=0 -fsanitize=address"
$ make; sudo make install
ASAN编译工具是用来识别内存相关的报错的
ASAN为已测试过程序的执行速度添加了2倍的减速，但是效果却更好，让我们可以检测到与内存相关的问题，如：
· UAF漏洞(悬空指针取消引用)
· 堆缓冲区溢出
· 栈缓冲区溢出
· 全局缓冲区溢出
· Use After Return(返回后使用)
· Use After Scope(范围后使用)
· 初始化命令错误
· 内存泄露
此外，为了优化模糊测试过程，我们使用下面这些参数编译了源代码：
-D_FORTIFY_SOURCE=0 因为ASAN不支持源代码强化，所以我们禁用它来避免错误警告
-O2 使用-O参数，开启所有的优化标志；对于LLVM3.6而言，默认设置是-O1
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