Ghidra ARM处理器模块中ldrt/strt指令的解析问题分析
2025-04-30 09:34:15作者:宣海椒Queenly
问题概述
在Ghidra逆向工程工具中,针对ARM架构的二进制文件进行反汇编时,发现对Thumb模式下的ldrt(加载寄存器特权模式)和strt(存储寄存器特权模式)指令的处理存在缺陷。这些指令在特权模式下用于访问用户模式内存空间,在操作系统开发和安全研究中较为常见。
具体问题表现
经过分析,该问题主要表现为两种形式:
-
指令识别失败:对于
strt系列指令,Ghidra的ARM处理器模块完全无法识别,导致反汇编过程中抛出"Unable to resolve constructor"错误。 -
格式显示异常:对于能够识别的
ldrt指令,虽然可以正确反汇编,但在显示偏移量时会出现重复的"#"符号,例如显示为ldrt.w r2,[r0,##0x0]而非正确的ldrt.w r2,[r0,#0x0]。
技术背景
ARM架构中的特权模式内存访问指令具有以下特点:
ldrt(LDRT):在特权模式下从用户空间加载数据strt(STRT):在特权模式下向用户空间存储数据- 这些指令通常用于操作系统内核与用户空间的数据交换
- 在Thumb模式下,这些指令使用特定的编码格式,操作码通常以
0xF8结尾
问题影响
该缺陷会影响以下场景的分析工作:
- 操作系统内核代码分析,特别是涉及用户/内核空间数据交换的部分
- 安全研究中对权限检查的分析
- ARM架构下二进制文件的完整反汇编
解决方案建议
针对该问题,建议从以下方面进行修复:
-
完善指令集支持:在ARM处理器模块中添加对Thumb模式下
strt指令的完整支持,包括指令识别和语义解析。 -
修正格式显示:修复偏移量显示时的重复"#"符号问题,确保反汇编输出的规范性。
-
测试用例补充:建议添加包含以下指令序列的测试用例:
40 F8 00 3E strt r3, [r0] 40 F8 04 4E strt r4, [r0, #4] 50 F8 00 2E ldrt.w r2,[r0,#0x0]
总结
Ghidra作为一款功能强大的逆向工程工具,在ARM架构支持方面总体表现良好,但对于某些特定指令(如特权模式内存访问指令)的支持仍需完善。该问题的修复将提升工具在分析操作系统内核和安全关键代码时的准确性和可靠性。建议用户在分析包含此类指令的二进制文件时,注意验证反汇编结果的正确性,或等待官方修复更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
264
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.34 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1