
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本镜像为Faucet OpenFlow控制器的数据包输入处理程序提供AFL(American Fuzzy Lop)模糊测试环境,旨在通过自动化生成测试用例,检测Faucet在处理OpenFlow数据包过程中的潜在漏洞和异常行为,提升Faucet控制器的安全性和稳定性。Faucet是基于Valve和Ryu OpenFlow控制器的多表OpenFlow 1.3控制器,支持二层交换、VLAN、ACL及三层路由等功能。
通过以下命令启动模糊测试容器:
bashdocker run -it --rm \ -v /path/to/faucet/source:/faucet \ -v /path/to/testcases:/testcases \ -v /path/to/output:/output \ docker.xuanyuan.run/faucet-afl-fuzzer
参数说明:
-v /path/to/faucet/source:/faucet:挂载Faucet源代码目录,确保测试目标程序可访问-v /path/to/testcases:/testcases:挂载初始测试用例目录,包含基础OpenFlow数据包样本-v /path/to/output:/output:挂载输出目录,用于存储测试结果、崩溃日志等可通过环境变量调整测试行为:
| 环境变量 | 描述 | 默认值 |
|---|---|---|
AFL_TIMEOUT | 单个测试用例的超时时间(秒) | 1 |
AFL_MEM_LIMIT | 测试进程的内存限制(MB) | 512 |
FAUCET_HANDLER_PATH | Faucet数据包处理程序路径 | /faucet/faucet/packet_in_handler.py |
测试完成后,输出目录包含:
crashes/:导致Faucet崩溃的测试用例hangs/:导致Faucet挂起的测试用例fuzzer_stats:模糊测试统计信息(执行次数、覆盖率等)您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务