千里之行，始于足下

Angr是基于Python的开源二进制分析框架，通过CLE加载程序、PyVEX转换中间语言、Claripy约束求解实现跨平台符号执行，支持自动化漏洞挖掘和逆向工程分析。

符号执行通过符号变量和路径约束分析程序路径，混合模糊测试结合模糊测试的广度与符号执行的深度，利用动态符号执行（如SymCC）提升漏洞挖掘效率。

LibAFL是基于Rust的模块化模糊测试框架，通过解耦输入生成、调度、反馈等核心组件，支持高度定制化引擎开发，解决传统Fuzz工具兼容性与扩展性瓶颈。

AFL是一款基于动态插桩反馈机制的模糊测试工具，通过遗传算法优化测试用例并监控代码覆盖率，支持闭源二进制文件（QEMU模式）和多种系统架构，高效发现程序漏洞。

LibFuzzer编译需通过Clang设置消毒器选项（-fsanitize=fuzzer,address），将待测源码编译为静态库（--disable-shared），并链接LibFuzzer.a生成可执行fuzz target，静态库确保插桩有效性。

LibFuzzer作为LLVM进程内覆盖率引导模糊测试引擎，通过编写LLVMFuzzerTestOneInput函数、编译链接消毒器及执行参数控制，实现高效变异与语料优化，支持并行化测试。

Docker是一种基于Linux命名空间和控制组的操作系统级虚拟化技术，通过镜像分层与联合文件系统实现轻量级应用封装，提供便捷的打包、分发和运行环境，显著提升开发部署效率。

Linux系统掌握需精通CLI命令操作、文件目录结构、权限管理（含特殊权限SUID/SGID）及网络配置（IP/DNS），涵盖文本编辑、进程控制、挂载操作等核心运维技能。

C++与Python均支持面向对象三大特性，但C++多态严格依赖继承和虚函数表，Python通过鸭子类型实现灵活多态，无需继承约束。

C++对象模型通过虚函数表实现多态，非静态成员存储于对象内存，静态成员位于全局区；虚继承解决菱形继承问题，优化内存布局避免二义性。