推荐开源项目:Miasm——强大的逆向工程框架
2026-01-15 16:30:52作者:秋泉律Samson
项目介绍
Miasm 是一个免费且开源(GPLv2 许可)的逆向工程框架,旨在分析和修改二进制程序。它提供了丰富的功能,能够处理多种架构和文件格式,是逆向工程师和安全研究人员的理想工具。
项目技术分析
Miasm 支持以下核心功能:
- 文件格式处理:支持 PE、ELF 32/64 位 Little Endian 和 Big Endian 文件的打开、修改和生成。
- 汇编与反汇编:支持 X86、ARM、MIPS、SH4、MSP430 等架构的汇编和反汇编。
- 中间语言表示:使用中间语言来表示汇编语义,便于分析和处理。
- JIT 模拟:通过 JIT 技术进行动态代码分析、解包等操作。
- 表达式简化:自动进行代码去混淆,简化复杂表达式。
项目及技术应用场景
Miasm 适用于多种应用场景,包括但不限于:
- 恶意软件分析:对恶意软件进行逆向工程,揭示其行为和功能。
- 软件漏洞挖掘:通过代码分析发现潜在的安全漏洞。
- 二进制程序修改:对现有二进制程序进行修改和优化。
- 教育与研究:作为教学工具,帮助学生理解逆向工程的基本原理和技术。
项目特点
1. 多平台支持
Miasm 支持多种操作系统和架构,具有广泛的适用性。
2. 强大的分析能力
通过中间语言表示和 JIT 模拟,Miasm 能够深入分析复杂的二进制程序。
3. 易于使用
提供丰富的文档和示例代码,即使是初学者也能快速上手。
4. 开源社区支持
作为开源项目,Miasm 拥有活跃的社区支持,持续更新和改进。
5. 高度可扩展
用户可以根据需求进行定制和扩展,满足特定的分析需求。
示例代码
汇编与反汇编
from miasm.arch.x86.arch import mn_x86
from miasm.core.locationdb import LocationDB
loc_db = LocationDB()
l = mn_x86.fromstring('XOR ECX, ECX', loc_db, 32)
print(l)
mn_x86.asm(l)
中间语言表示
machine = Machine('arml')
instr = machine.mn.dis('\x00 \x88\xe0', 'l')
lifter = machine.lifter_model_call(loc_db)
ircfg = lifter.new_ircfg()
lifter.add_instr_to_ircfg(instr, ircfg)
模拟执行
s = b'\x8dI\x04\x8d[\x01\x80\xf9\x01t\x05\x8d[\xff\xeb\x03\x8d[\x01\x89\xd8\xc3'
from miasm.analysis.binary import Container
c = Container.from_string(s, loc_db)
machine = Machine('x86_32')
mdis = machine.dis_engine(c.bin_stream, loc_db=loc_db)
asmcfg = mdis.dis_multiblock(0)
符号执行
lifter = machine.lifter_model_call(loc_db)
ircfg = lifter.new_ircfg_from_asmcfg(asmcfg)
from miasm.ir.symbexec import SymbolicExecutionEngine
sb = SymbolicExecutionEngine(lifter)
symbolic_pc = sb.run_at(ircfg, 0)
print(symbolic_pc)
结语
Miasm 是一个功能强大且高度灵活的逆向工程框架,适用于各种复杂的二进制分析任务。无论你是逆向工程领域的专家还是初学者,Miasm 都能为你提供强大的支持。立即访问 Miasm 官方网站 了解更多详情,并加入社区,共同推动逆向工程技术的发展!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
535
3.75 K
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
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
773
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
406
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++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
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
336
178