- _install_chromedriver()
+ #_install_chromedriver()
def symlink(src, target):
问题三，运行时会报错
Analysisof target'//local:create_gopath'failed;build aborted:nosuchpackage'@org_golang_google_api//iterator':failed to fetch org_golang_google_api:2019/02/1901:15:41unrecognizedimportpath"google.golang.org/api"
这是在运行 bazel 构建 go 环境的时候报错了，原因是 @org_golang_x_tools、@com_google_cloud_go、@org_golang_google_api 这几个第三方依赖网络原因获取不到。
尝试一：使用代理
因为 go 获取依赖有可能用 http ，也有可能用 git ，所以保险起见全部都配好代理：
export HTTP_PROXY=http://112.126.81.122:6$(date +%m%d)
export HTTPS_PROXY=${HTTP_PROXY}
git config --global https.proxy ${HTTP_PROXY}
git config --global http.proxy ${HTTP_PROXY}
可惜的是，配置完了还是不行，bazel 构建时提示
fatal:unable to access'https://code.googlesource.com/google-api-go-client/':LibreSSLSSL_connect:SSL_ERROR_SYSCALLinconnection to code.googlesource.com:443
，此路不通。
尝试二：修改运行环境，改为在网络本身就没问题的地方运行
嗯，哪里有这样的环境呢？一个是自己买云主机，另一个就是考虑用 docker hub 提供的构建环境了。看了下后面的使用步骤，也没有需要在源码目录做操作的部分，就选择 docker 吧。
动手 fork 了官方仓库，开始了漫长的尝试：https://github.com/chenhengjie123/clusterfuzz
2.23 更新：docker 镜像已成功打包，基于 ubuntu 16.04 系统。镜像中已运行完毕本文中的第1-4步（除了坑2中的注释 chromedriver ），装好了所有依赖。镜像地址：https://hub.docker.com/r/chenhengjie123/clusterfuzz_local
可通过 docker run-it--name clusterfuzz-p9000:9000-p41089:41089-p9001:9001-p9002:9002chenhengjie123/clusterfuzz_local 进入镜像运行环境，进入后续的步骤。clusterfuzz 的源代码存放在镜像的 /clusterfuzz 目录。
5、切换到 python 的 virtualenv
$ source ENV/bin/activate
校验是否一切就绪
$ python butler.py --help
运行本地实例
本地实例包含2个部分，一个是管理各个执行机器人的服务端，另一个是执行机器人。
启动本地服务
首次运行，添加 --bootstrap 进行各个数据的初始化。同时个人推荐加上 --skip-install-deps 跳过依赖安装（前面步骤已经装过了，不需要重复安装）
$ python butler.py run_server --bootstrap --skip-install-deps
非首次运行，务必去掉 --bootstrap 参数。
问题四：启动时会到 https://www.googleapis.com/discovery/v1/apis/pubsub/v1/rest 获取一些信息，如果此时网络连不通，会报错
报错信息：
Created symlink: source: /clusterfuzz/local/storage/local_gcs, target /clusterfuzz/src/appengine/local_gcs.
Traceback (most recent call last):
File "butler.py", line 282, in
main()
File "butler.py", line 256, in main
command.execute(args)
File "src/local/butler/run_server.py", line 162, in execute
……
解决猜想：看了下这个页面，实际上是获取 api 文档。理论上只要把这个 api 文档事先下载好并放到资源文件中，然后把这个从网络获取文档的步骤改为读取资源文件即可。晚些尝试下。
由于时间关系，暂时先想办法让网络能访问 google 先绕过。
启动到末尾，会出现如下日志：
| INFO 2019-02-23 06:25:34,648 api_server.py:265] Starting gRPC API server at: http://localhost:39957
| INFO 2019-02-23 06:25:34,877 dispatcher.py:256] Starting module "default" running at: http://localhost:9000
| INFO 2019-02-23 06:25:35,021 dispatcher.py:256] Starting module "cron-service" running at: http://localhost:9001
| INFO 2019-02-23 06:25:35,023 admin_server.py:150] Starting admin server at: http://localhost:9002
表明已经启动完毕。可以通过打开 http://localhost:9002/ 打开管理员界面。
问题五：内部监听地址都是 localhost ，意味着在 docker 容器内部时，即使用 -p 暴露了端口也访问不了
解决猜想：把源码中 localhost 都替换为 0.0.0.0 ，即监听所有地址，应该可以解决。目前还在修改中。
后续部分翻译自官方文档，还没亲测，大家可以先看看了解。
启动执行机器人
官方命令：
python butler.py run_bot --name my-bot /path/to/my-bot
其中 my-bot 可以替换为自己喜欢的名称。我改成了 fuzzing-bot
$ python butler.py run_bot --name fuzzing-bot `cwd`/fuzzing-bot
执行成功后，可在前一步的管理员界面看到机器人状态。
可通过
tail -f `cwd`/fuzzing-bot/bot.log
查看机器人实时日志输出。
开始测试
官方给了一个例子，寻找 OpenSSL 的心脏滴血内存溢出漏洞。下面按照给出的步骤执行。
编译一个包含这个漏洞和已经带有 fuzz 插桩的 OpenSSL
# 下载并解压包含这个漏洞的 OpenSSL :
curl -O https://www.openssl.org/source/openssl-1.0.1f.tar.gz
tar xf openssl-1.0.1f.tar.gz
# 使用 AScan 和 fuzzer 插桩编译 OpenSSL:
cd openssl-1.0.1f/
./config
# 注意：$CC 必须指向 clang 二进制文件。简单地说，按照这个命令来写就对了
make CC="$CC -g -fsanitize=address,fuzzer-no-link"
cd ..
# 下载 fuzz target 和它的数据依赖:
curl -O https://raw.githubusercontent.com/google/clusterfuzz/master/docs/setting-up-fuzzing/heartbleed/handshake-fuzzer.cc
curl -O https://raw.githubusercontent.com/google/clusterfuzz/master/docs/setting-up-fuzzing/heartbleed/server.key
curl -O https://raw.githubusercontent.com/google/clusterfuzz/master/docs/setting-up-fuzzing/heartbleed/server.pem
# 编译可用于 ClusterFuzz 的 OpenSSL fuzz target （$CXX 需要指向一个 clang++ 二进制文件）:
$CXX -g handshake-fuzzer.cc -fsanitize=address,fuzzer openssl-1.0.1f/libssl.a
openssl-1.0.1f/libcrypto.a -std=c++17 -Iopenssl-1.0.1f/include/ -lstdc++fs
-ldl -lstdc++ -o handshake-fuzzer
zip openssl-fuzzer-build.zip handshake-fuzzer server.key server.pem
上传 fuzzer 到 ClusterFuzz