LIEF项目PE文件签名认证哈希属性变更分析
2025-06-12 19:41:51作者:董宙帆
背景介绍
LIEF是一个用于解析和修改可执行文件格式的库,支持PE(Windows可执行文件)、ELF(Linux可执行文件)和Mach-O(MacOS可执行文件)等多种格式。在PE文件分析中,Authenticode签名验证是一个重要功能,它用于确保文件的完整性和来源可信性。
问题描述
在LIEF 0.14.0版本之前,开发者可以通过pe.signatures[0].content_info.digest属性获取PE文件的Authenticode哈希值(authentihash)。这个哈希值是Windows签名验证过程中的关键组成部分,用于验证文件内容的完整性。
然而,在LIEF 0.14.0版本中,这个API接口发生了变化,digest属性不再可用,导致依赖此属性的代码无法正常工作。
技术分析
Authenticode签名结构
PE文件的Authenticode签名包含几个关键部分:
- ContentInfo - 包含文件内容的摘要信息
- SignerInfo - 包含签名者信息
- 证书链 - 用于验证签名者的身份
在早期版本中,LIEF通过content_info.digest属性直接暴露了ContentInfo部分的摘要值,这是计算Authenticode哈希的基础。
API变更影响
API变更后,开发者需要采用新的方式来获取签名摘要信息。这种变更可能是由于以下原因:
- 内部数据结构重构
- 更准确地遵循PKCS#7标准
- 提高API的一致性和清晰度
解决方案
虽然官方文档尚未更新,但开发者可以通过以下方式适应这一变更:
- 检查LIEF的更新日志或源代码,了解新的推荐方法
- 考虑使用其他相关属性或方法获取签名信息
- 如果必须使用旧版本功能,可以暂时锁定LIEF版本在0.14.0之前
最佳实践建议
对于PE文件签名分析,建议开发者:
- 始终检查使用的LIEF版本与文档的对应关系
- 在关键功能中实现版本兼容性处理
- 关注项目更新日志,及时了解API变更
- 考虑使用更稳定的高层接口而非直接访问内部属性
总结
LIEF 0.14.0版本对PE文件签名验证API的变更加强了内部结构的一致性,虽然短期内可能影响现有代码,但从长远看有助于提高库的健壮性和可维护性。开发者应适应这一变化,并调整相关代码以兼容新版本。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
659
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
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
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
342
146