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 Python
  • icontract : injection d’invariants
  • coverage.py : mesure de la couverture
  • logging : 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

Ressources Complémentaires