Le fuzz-testing dynamique (guidé par la couverture) et l’injection d’invariants à l’exécution sont des techniques essentielles pour détecter des bogues et garantir la conformité des règles métier. Dans cette version française, vous apprendrez :
- Comment configurer un fuzz-tester Python avec AFL
- Comment définir et injecter des invariants via
icontract
- Comment analyser les résultats et corriger les erreurs
- Les bonnes pratiques de sécurité et de performance
Mot-clé ciblé : fuzz-testing dynamique injection invariants Python
Qu’est-ce que le Fuzz-Testing Dynamique ?
Le fuzz-testing dynamique génère des entrées aléatoires ou malformées, observe la couverture de code et adapte les nouveaux tests pour explorer un maximum de chemins.
Pourquoi l’Injection d’Invariants ?
Un invariant est une condition toujours vraie à un point donné (ex. : liste triée). Injecter ces invariants :
- Valide vos hypothèses métier
- Interrompt le programme sur violation
- Capture la pile d’appels pour le débogage
Outils et Bibliothèques
python-afl
: wrapper AFL pour Pythonicontract
: injection d’invariantscoverage.py
: mesure de la couverturelogging
: journalisation des erreurs
Mise en Œuvre Pas à Pas
Installation et Configuration
sudo apt-get install afl
pip install python-afl
Script Python pour le Fuzzing
import afl, sys
from mon_module import parse_and_compute
afl.init()
for ligne in sys.stdin:
parse_and_compute(ligne.encode('utf-8', errors='ignore'))
Définition des Invariants
import icontract
@icontract.require(lambda x: x >= 0, "x ≥ 0 requis")
@icontract.ensure(lambda result, x: result >= x, "résultat non valide")
def compute(x: int) -> int:
return x * 2
Analyse des Résultats
- Répertoire
findings/
pour inputs crashés coverage.py
pour chemins non explorés- Violations d’invariants pour erreurs logiques
Bonnes Pratiques
- Fuzz en sandbox
- Limiter taille et durée d’input
- Automatiser l’analyse des crashes