DynamoRIO项目中记录信号编号的增强功能解析
2025-06-28 11:47:35作者:殷蕙予
在动态二进制插桩工具DynamoRIO的drme mtrace组件中,最新实现了一项重要功能增强——在跟踪记录中捕获并存储信号编号信息。这项改进为后续的轨迹分析提供了更丰富的数据支持,特别是在区分同步和异步信号场景时尤为关键。
背景与需求
在程序执行过程中,操作系统内核向进程发送的信号(signal)是重要的执行上下文信息。信号可分为同步信号(如SIGSEGV、SIGFPE等由程序自身行为触发)和异步信号(如SIGINT、SIGTERM等由外部触发),这两类信号对程序执行流的影响存在本质差异。
在之前的drme mtrace实现中,虽然已经通过TRACE_MARKER_TYPE_KERNEL_EVENT标记记录了信号事件,但缺乏具体的信号编号信息。这导致在后期分析跟踪数据时,难以准确判断信号类型及其对程序行为的影响。
技术实现方案
开发团队通过引入新的标记类型TRACE_MARKER_TYPE_SIGNAL_DELIVERY来记录信号编号。该方案具有以下技术特点:
- 保持向后兼容性:新增标记类型不会影响现有跟踪数据的解析
- 数据关联性:信号编号标记与对应的信号事件标记成对出现
- 低开销:仅在信号发生时记录必要的最小信息(信号编号)
应用价值
这项改进为多种分析场景带来价值:
- 异常行为分析:通过识别SIGSEGV等信号,可精确定位内存访问违规
- 程序控制流验证:区分预期的信号处理与异常情况
- 重现复杂bug:完整记录信号上下文有助于复现与信号相关的竞态条件
- 性能分析:评估信号处理对程序性能的影响
实现细节
在具体实现上,当信号传递发生时,跟踪记录会包含两个连续标记:
- TRACE_MARKER_TYPE_KERNEL_EVENT:指示信号事件的发生
- TRACE_MARKER_TYPE_SIGNAL_DELIVERY:携带具体的信号编号
这种设计既保持了数据的完整性,又最小化了存储开销。分析工具可以很容易地将信号事件与具体信号类型关联起来。
总结
DynamoRIO通过增强drme mtrace的信号记录能力,为二进制程序的动态分析提供了更强大的支持。这项改进虽然看似微小,但在调试复杂系统、分析程序异常行为等场景下将发挥重要作用,体现了DynamoRIO项目对细节的关注和对实用性的追求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C089
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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TSX0137
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
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
473
3.51 K
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
220
88
暂无简介
Dart
721
174
Ascend Extension for PyTorch
Python
281
315
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
286
335
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++
848
436
🎉 (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
1.27 K
698
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
10
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
65
19