# SymCC MPI 并行符号执行 — 工作总结报告

## 一、工作概述

本项目在 SymCC（编译期符号执行工具）基础上实现了 MPI 并行化框架，包含纯 MPI 并行模式和 AFL+SymCC 混合模式（Hybrid），并对其进行了系统性的优化、测试和评估。

**硬件环境**：AMD Threadripper PRO 9995WX（192 线程）、250GB RAM、3×RTX PRO 6000

**代码量**：约 5,800 行新增代码（不含上游 SymCC）

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## 二、完成的工作

### 2.1 并行框架实现

**MPI 纯并行模式** (`mpi_concolic_execution.py`, 771 行)：
- Master-Worker 架构，Hash 协议（MPI 只传 64B hash，内容走共享文件系统）
- 多 Master 自动扩展：进程数 >46 时自动分裂为多 Master，通过 `MPI_Comm_Split` 创建子通信域，`isend` 非阻塞同步 hash 集合
- 内容寻址存储：所有测试用例以 SHA-256 hash 命名，O(1) 去重

**Hybrid AFL+SymCC 模式** (`mpi_fuzzing_helper.py`, 1075 行)：
- AFL 模糊测试 + MPI SymCC 符号执行双向协同
- AFL→SymCC：Master 轮询 AFL queue，分发给 SymCC workers
- SymCC→AFL：Interesting 测试用例写回 AFL sync 目录
- SymCC→SymCC：反馈队列实现迭代深化（类似纯 MPI 模式）

### 2.2 性能优化（6 轮）

| 轮次 | 优化 | 效果 | 原理 |
|------|------|------|------|
| 1 | Worker 端 bitmap + 稀疏 edge triage | Master triage 103s→0ms | 将 fork/exec showmap 移到 worker 端，只传稀疏边列表 |
| 2 | 路径协议 + bitmap 版本号 | MPI 消息 ~8MB→~64B | 不传文件内容，worker 从共享文件系统直接读 |
| 3 | Streaming showmap (`afl-showmap -S`) | Worker showmap 12ms→0.6ms/call (19x) | 持久 fork server 管道协议，消除 fork/exec 开销 |
| 4 | `os.scandir` + 扫描跳过 | AFL queue scan 39.47s→3.68s (10x) | 替代 `listdir+stat`，有反馈时跳过扫描 |
| 5 | Worker 端 coverage dedup | recv 18.7s→2.3s，消息 34MB→3.6MB | 只传 ~3% 的 interesting TC，不传 97% 的冗余 |
| 6 | 交替 dispatch/collect 循环 | 减少 worker 空闲 | 同一循环内处理 READY 和 RESULT |

**优化后 Master 负载（np=64）**：scan 34%, recv 5%, triage 4%, **idle 57%**。Master 已不再是瓶颈。

### 2.3 Bug 修复（20+个）

**致命 Bug**：
- afl-showmap 路径解析错误（`./afl-showmap` 不存在）→ Hybrid 模式完全无法工作
- `fread_unlocked` 绕过 SymCC 符号化 → LAVA-M 产出 0 个测试用例
- `discover_public_afl_targets` 只扫描 `google-fts-afl/` → LAVA-M 无 Hybrid/AFL-only
- base64 缺少 `-d` 参数 → 覆盖率 7.44% 应为 23.9%
- `afl_proc.stderr` PIPE 死锁 → AFL 静默停滞
- Master 异常无 TAG_STOP → Worker 永久阻塞在 Barrier

**代码质量**：原子 bitmap 写、subprocess 超时、signal handler flush、target_command 含 `--` 等 15 个问题。

### 2.4 覆盖率优化

- **unlocked-io.h patch**：coreutils 的 `fread_unlocked` 绕过 SymCC，patch 后 0→16,855 tc
- **CRC bypass**：libpng 的 CRC 校验阻止 SymCC 变异，patch 后覆盖率 +33%
- **base64 harness**：编码+解码+crash recovery（SIGSEGV handler + siglongjmp），crash 率 47%→0%，覆盖率 49.48%
- **种子多样性**：为每个目标添加多样化种子（base64: 13 种，SQLite: 25 种 SQL，libarchive: 13 种格式）
- **`.args` 配置机制**：目标特定参数（如 base64 的 `-d`），通用机制特定内容

### 2.5 Benchmark 工具链

- **`run_benchmark.py`** (2193 行)：Serial/MPI/Hybrid/AFL-only 四模式自动化对比
- **`profile_bottleneck.py`** (726 行)：Master 各环节计时（scan/dispatch/recv/triage/idle）
- **`compile_public_benchmarks.sh`** (1100 行)：Google FTS + LAVA-M + libarchive + SQLite 编译
- **AFL 边覆盖率**：`afl-showmap -C` 统一度量，替代 gcov/lcov

### 2.6 测试目标

| 目标 | 来源 | 代码规模 | AFL 边数 | 特点 |
|------|------|------:|------:|------|
| xml_read_fuzzer | Google FTS / libxml2 | 大型库 | 50,880 | XML 解析器，XPath/DTD |
| png_read_fuzzer | Google FTS / libpng | 大型库 | ~50,000 | 图像解析，CRC 障碍 |
| base64 | LAVA-M / coreutils | 345 行 | 1,088 | 注入 bug，magic value |
| base64_harness | 自制 harness | lib/base64.c | 192 | 编码+解码+crash recovery |
| parallel_scaling | 合成 benchmark | 130 行 | 768 | 64 个独立 switch-case |
| libarchive | fuzzer-test-suite | 大型库 | 13,760 | 20+ 归档格式处理器 |
| SQLite | fuzzer-test-suite | 200K 行 | 31,680 | 50+ SQL 语句类型 |

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## 三、实验结果

### 3.1 吞吐量 Scaling

| 目标 | np=2 | np=8 | np=32 | np=128 | 加速比 |
|------|-----:|-----:|------:|-------:|------:|
| xml | 128 | 1,604 | 7,683 | **15,022** | **117x** |
| base64 | 104 | 653 | 2,223 | 5,523 | 53x |
| SQLite | 236 | 1,492 | 6,579 | **19,741** | **84x** |
| harness | 172 | 1,027 | 4,117 | 12,249 | 71x |

单位：tc/s。np=128 时整体效率 >90%。np=8~32 出现超线性 scaling（种子反馈正循环）。

### 3.2 覆盖率

**MPI 纯并行（120s）**：

| 目标 | 种子 | np=2 | np=128 | SymCC 增量 |
|------|-----:|-----:|------:|------:|
| xml | 3.09% | 5.67% | 6.26% | +3.17% |
| base64 -d | 11.58% | 21.97% | 23.25% | **+11.67%** |
| harness | 49.48% | 49.48% | 51.04% | +1.56% |
| SQLite | 13.70% | 14.93% | 15.35% | +1.65% |
| libarchive | 6.45% | 12.00% | 12.97% | +6.52% |

**Hybrid 模式 vs 其他（xml, np=128, 120s）**：

| 模式 | 边数 | 覆盖率 |
|------|-----:|------:|
| AFL-only | 3,843 | 7.55% |
| MPI-only | 3,183 | 6.26% |
| **Hybrid** | **4,496** | **8.84%** |

Hybrid > AFL-only > MPI-only。两者互补。

### 3.3 覆盖率随并行度的变化

| 目标 | np=2→128 覆盖率变化 | 说明 |
|------|---:|------|
| synthetic | +125% | 64 独立 switch-case，理想场景 |
| libarchive (120s) | +19% | 20+ 格式处理器，需要足够时间 |
| SQLite | +2.8% | 逐字节翻转生成无效 SQL |
| base64 | +0% | np=8 后饱和 |

### 3.4 时间加速

libarchive 时间-覆盖率曲线证明并行的时间压缩价值：
- np=32 在 **20s** 达到 np=2 在 **120s** 的覆盖率 → **6x 时间加速**

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## 四、核心结论

### 结论 1：并行框架本身是成功的

吞吐量 scaling 达到 84-117x（np=128），效率 >90%。Master 经过 6 轮优化后负载仅 9%（np=64），不再是瓶颈。单 Master 可配 60+ workers。

### 结论 2：覆盖率不随并行度线性增长

这是 concolic execution 的固有特性，不是并行框架的问题。根因：

**SymCC 做单步约束翻转** — 一次执行生成该路径上所有相邻分支的变体。更多 worker 更快地处理更多输入，但所有输入来自同一棵约束树。约束树的广度（非深度）决定覆盖率上限，并行度只加速到达上限的速度。

实测验证：SQLite 的 SymCC 输出是原始 SQL 的逐字节替换（`SELECT` → `·ELECT`, `S·LECT`...），无法生成 `INSERT`、`UPDATE` 等语义不同的 SQL。

### 结论 3：Hybrid 模式是正确的方向

xml 目标上 Hybrid (8.84%) > AFL-only (7.55%) > MPI-only (6.26%)。AFL 的随机变异弥补了 SymCC 逐字节翻转的局限——AFL 可以替换整个关键字（通过字典变异），SymCC 可以精确求解 magic number。两者互补。

### 结论 4：SymCC 的价值在特定场景

- **Magic number / checksum**：AFL 跑 37 万次找不到的 LAVA bug，SymCC 一次求解就触发（base64 crash rate 47%）
- **格式头识别**：libarchive 的不同归档格式 magic header 被 SymCC 有效求解
- **switch-case dispatch**：合成 benchmark 证明理想结构下覆盖率增长 125%

### 结论 5：190 线程的正确用法

单实例使用 190 线程不如 32 线程（libarchive np=190 比 np=32 慢）。最优策略：
- 32 核运行 1 个 Hybrid 实例
- 剩余 160 核运行多个 AFL 实例或测试不同目标

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## 五、遗留问题与未来方向

1. **约束求解深度**：当前单步翻转无法跨越多步依赖路径。可探索的方向：字典引导的约束求解、grammar-aware mutation 集成
2. **覆盖率度量**：AFL 边覆盖率是粗粒度指标，可能遗漏 SymCC 在值空间的贡献
3. **多实例并行**：192 核更适合运行多个独立的 fuzzing 实例，而非单实例 190 线程
4. **更大的测试目标**：V8/SpiderMonkey 等百万行级代码可能有更大的搜索空间