Ghidra2Dwarf 项目使用教程
2024-09-28 08:16:21作者:齐冠琰
1. 项目的目录结构及介绍
Ghidra2Dwarf 项目的目录结构如下:
ghidra2dwarf/
├── github/
│ └── workflows/
├── img/
├── lib/
├── src/
├── test/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── ghidra2dwarf.sh
目录结构介绍
- github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件。
- img/: 可能包含项目相关的图片资源。
- lib/: 存放项目依赖的库文件。
- src/: 项目的源代码目录,包含主要的 Python 脚本和 Java 代码。
- test/: 项目的测试代码目录。
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- LICENSE: 项目的开源许可证文件,采用 MIT 许可证。
- README.md: 项目的介绍文档,包含项目的功能、安装和使用说明。
- ghidra2dwarf.sh: 项目的启动脚本,用于在 headless 模式下运行 Ghidra 并导出 DWARF 信息。
2. 项目的启动文件介绍
ghidra2dwarf.sh
ghidra2dwarf.sh 是 Ghidra2Dwarf 项目的启动脚本,用于在 headless 模式下运行 Ghidra 并导出 DWARF 信息。该脚本的主要功能如下:
- 运行 Ghidra 在 headless 模式下: 该脚本会启动 Ghidra 的 headless 模式,以便在不启动图形界面的情况下执行 Ghidra 的分析和导出功能。
- 导出 DWARF 信息: 脚本会将 Ghidra 反编译的代码和其他相关信息导出到 ELF 二进制文件的 DWARF 节中。
使用方法
在 Linux 系统中,可以通过以下命令运行 ghidra2dwarf.sh:
./src/ghidra2dwarf.sh <Project directory> <Project name> <Binary path> <Binary>
例如:
./src/ghidra2dwarf.sh ~/local/share/ghidra/ TEST ~/CTF/chall
3. 项目的配置文件介绍
Ghidra2Dwarf 项目没有明确的配置文件,其主要配置和操作通过启动脚本 ghidra2dwarf.sh 和 Ghidra 的 headless 模式参数来完成。以下是一些关键的配置和参数:
- Project directory: 指定 Ghidra 项目的目录路径。
- Project name: 指定 Ghidra 项目的名称。
- Binary path: 指定要分析的二进制文件的路径。
- Binary: 指定要分析的二进制文件的名称。
通过这些参数,ghidra2dwarf.sh 脚本会在 headless 模式下启动 Ghidra,并根据指定的项目和二进制文件进行分析和导出操作。
总结
Ghidra2Dwarf 是一个用于将 Ghidra 反编译的代码导出到 ELF 二进制文件的 DWARF 节中的插件。通过 ghidra2dwarf.sh 脚本,用户可以在 headless 模式下运行 Ghidra 并完成导出操作。项目的目录结构清晰,源代码主要集中在 src/ 目录下,而启动和配置则通过脚本和命令行参数完成。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
537
3.75 K
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
755
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
179
AscendNPU-IR
C++
86
141
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
248