Ghidra项目中Rust AArch64二进制文件BSim签名应用问题分析
问题背景
在使用Ghidra进行二进制分析时,BSim(Binary Similarity)功能是一个强大的工具,它可以通过函数签名匹配来识别不同二进制文件中的相似函数。然而,在处理Rust语言编译的AArch64架构二进制文件时,用户遇到了一个特定问题:当尝试应用从无符号剥离的Rust二进制文件生成的BSim签名到另一个剥离符号的Rust二进制文件时,系统会抛出"Apply signature failed (Invalid calling convention name: __rustcall)"的错误。
技术分析
调用约定问题
这个问题的核心在于Rust编译器使用的__rustcall调用约定在Ghidra中未被正确定义。调用约定(Calling Convention)是函数调用时参数传递、寄存器使用和栈管理的规则体系。在x86架构下,Ghidra已经初步支持了Rust编译器规范扩展,但在AArch64等其他架构上,这一支持尚未实现。
问题表现
当用户执行以下操作流程时会出现问题:
- 对无符号剥离的Rust二进制文件(
rust-rayon2-nostrip)进行自动分析 - 生成BSim签名并提交到BSim数据库
- 尝试将这些签名应用到另一个剥离符号的二进制文件(
rust-rayon2-strip) - 系统拒绝应用签名,因为无法识别
__rustcall调用约定
底层原因
深入分析发现,即使在原始程序中,__rustcall约定也只是在DWARF调试信息分析过程中被强制应用到函数上,实际上并未在Ghidra中正确定义。这导致在创建函数定义数据类型(FunctionDefinitionDataType)等操作时,系统会拒绝传播未定义的调用约定,从而产生错误。
解决方案
官方修复
Ghidra开发团队已经确认将推出修复方案,允许在不考虑调用约定的情况下应用签名。这种解决方案虽然绕过了调用约定验证,但保证了签名匹配功能的基本可用性。
临时解决方案
在官方修复发布前,用户可以采取以下临时措施:
- 仅应用函数名称而不应用完整的签名
- 手动修改或忽略调用约定相关的验证步骤
- 考虑为AArch64架构实现类似的Rust编译器规范扩展
技术影响
这个问题反映了Ghidra对新语言特性支持的一个典型挑战。随着Rust在系统编程领域的普及,对Rust特定特性的支持变得越来越重要。特别是在跨架构支持方面,需要更全面的解决方案。
最佳实践建议
对于使用Ghidra分析Rust二进制文件的用户,建议:
- 关注Ghidra的更新,特别是对Rust支持的改进
- 在分析不同架构的Rust二进制时,注意调用约定相关的潜在问题
- 考虑维护自定义的编译器规范扩展以支持特定需求
- 在BSim签名匹配时,可以优先考虑不依赖调用约定的匹配策略
这个问题虽然表现为一个具体的错误消息,但背后涉及二进制分析工具对新语言特性支持的广泛挑战,值得二进制分析领域的开发者持续关注。
kernelopenEuler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。C067
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen 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TSX0130
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00