Nautilus是一款什么工具
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Nautilus介绍
Nautilus是一款基于覆盖指引和语法的反馈式模糊测试工具，广大研究人员可以使用Nautilus来提升模糊测试过程中的测试覆盖率，以寻找到更多的安全漏洞。在Nautilus的帮助下，研究人员可以通过指定半有效的输入语法，来执行更加复杂的变异操作，并生成更多有效的测试用例。
目前，Nautilus已发布了2.0版本，该版本相较于Nautilus原型，引入了很多功能性提升，目前该工具已经100%支持AFL++了。除了稳定性和可用性提升之外，还包括下列功能提升：
支持AFL-Qemu模式
支持Python格式语法
支持使用Python脚本生成结构化输入
支持指定源码协议/格式
支持指定正则表达式
避免生成相似的短输入
提供了更好的错误输出
修复大量Bug
Nautilus工作机制
我们可以使用类似EXPR -> EXPR + EXPR、EXPR -> NUM和NUM -> 1这样的规则来指定一个语法。针对这些规则，模糊测试器将构建一个树状结构，这种内部语法表达允许支持更加复杂的变异操作。接下来，这个树状结构将会转变为针对目标应用程序的真实输入，即拼接所有的叶子节点。在下方给出的示例中，左子树将会被解析为"a=1+2"，右子树则为"a=1+1+1+2"。为了提高语法的表达能力，Nautilus还可以允许广大研究人员使用Python脚本来实现对树状结构的解析，以支持更加复杂的操作。
工具安装&配置
首先，广大用户需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地，并进行基础配置：
git clone 'git@github.com:nautilus-fuzz/nautilus.git'cd nautilus/path/to/AFLplusplus/afl-clang-fast test.c -o test #afl-clang-fast as provided by AFL
接下来，我们需要在config.ron文件中设置好所有需要使用的参数：
cargo run --release -- -g grammars/grammar_py_example.py -o /tmp/workdir -- ./test @@
如果想要使用QEMU模式的话，可以运行下列命令：
cargo run /path/to/AFLplusplus/afl-qemu-trace -- ./test_bin @@
工具使用样例
在这里，我们可以使用Python来生成一个语法，并生成一个有效的类XML输入。需要注意的是，Python脚本的语法规则，这里必须确保匹配起始标签：
#ctx.rule(NONTERM: string, RHS: string|bytes) adds a rule NONTERM->RHS. We can use {NONTERM} in the RHS to request a recursion.ctx.rule("START","{XML_CONTENT} ")ctx.rule("XML_CONTENT","{XML}{XML_CONTENT}")ctx.rule("XML_CONTENT","") #ctx.script(NONTERM:string, RHS: [string]], func) adds a rule NONTERM->func(*RHS).# In contrast to normal `rule`, RHS is an array of nonterminals.# It's up to the function to combine the values returned for the NONTERMINALS with any fixed content used.ctx.script("XML",["TAG","ATTR","XML_CONTENT"], lambda tag,attr,body: b"<%s %s>%s"%(tag,attr,body,tag) )ctx.rule("ATTR","foo=bar")ctx.rule("TAG","some_tag")ctx.rule("TAG","other_tag") #sometimes we don't want to explore the set of possible inputs in more detail. For example, if we fuzz a script#interpreter, we don't want to spend time on fuzzing all different variable names. In such cases we can use Regex#terminals. Regex terminals are only mutated during generation, but not during normal mutation stages, saving a lot of time.#The fuzzer still explores different values for the regex, but it won't be able to learn interesting values incrementally.#Use this when incremantal exploration would most likely waste time. ctx.regex("TAG","[a-z]+")接下来，我们可以使用模糊测试用例生成器来测试我们刚才生成的语法：
$ cargo run --bin generator -- -g grammars/grammar_py_exmaple.py -t 100
除此之外，我们还可以结合AFL来使用Nautilus。使用"-o"参数来指向AFL到同一工作目录，而AFL则会将数据跟Nautilus同步。在这里，AFL将导入Nautilus的输入：
#Terminal/Screen 1./afl-fuzz -Safl -i /tmp/seeds -o /tmp/workdir/ ./test @@ #Terminal/Screen 2cargo run --release -- -o /tmp/workdir -- ./test @@
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