atheris
Über
Diese Fähigkeit ermöglicht das Fuzzing von Python-Code mit Atheris, um automatisch Schwachstellen und Fehler in Ihrem Code aufzudecken. Sie ist für Sicherheitstests konzipiert und Teil des Trail of Bits-Testhandbuchs. Verwenden Sie sie, wenn Sie automatisiertes, abdeckungsgeführtes Fuzzing für Python-Anwendungen durchführen müssen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add plurigrid/asi -a claude-code/plugin add https://github.com/plurigrid/asigit clone https://github.com/plurigrid/asi.git ~/.claude/skills/atherisKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Verwandte Skills
ossfuzz
AndereDiese Fähigkeit integriert sich mit OSS-Fuzz, um kontinuierliches Fuzzing zur Identifizierung von Schwachstellen in Ihrem Code zu ermöglichen. Sie ist Teil der Trail of Bits-Sicherheitstest-Suite und wird am besten eingesetzt, wenn Sie automatisiertes, groß angelegtes Fuzz-Testing benötigen. Weitere Informationen zur Implementierung und Nutzungsbeispiele finden Sie im Quell-Repository.
libfuzzer
AndereDiese Fähigkeit ermöglicht Fuzzing mit libFuzzer, um automatisch Schwachstellen im Code durch automatisierte Testgenerierung aufzudecken. Sie ist besonders nützlich für Sicherheitstests und zur Identifizierung von Grenzfällen, die zu Abstürzen oder Sicherheitsproblemen führen könnten. Entwickler sollten sie bei Sicherheitsaudits oder Robustheitstests von C/C++-Codebasen einsetzen.
libafl
AndereDiese Fähigkeit stellt das LibAFL-Framework bereit, um maßgeschneiderte, fortschrittliche Fuzzing-Kampagnen zur Entdeckung von Software-Schwachstellen zu erstellen. Sie ist für Sicherheitstestszenarien konzipiert, in denen Sie feingranulare Kontrolle über Fuzzer-Komponenten wie Mutatoren, Feedback und Scheduler benötigen. Nutzen Sie sie, wenn Standard-Fuzzing-Tools nicht ausreichen und Sie einen modularen, bibliotheksbasierten Ansatz erfordern.
coverage-analysis
AndereDiese Fähigkeit führt Code-Coverage-Analysen durch, um die Testqualität zu bewerten, indem ungetestete Codepfade identifiziert werden. Sie hilft Entwicklern, die Testeffektivität zu verstehen und zusätzliche Testbemühungen zu priorisieren. Nutzen Sie sie bei der Bewertung der Vollständigkeit von Testsuites oder wenn Sie die allgemeine Codequalität verbessern möchten.
