Rizin项目:为不同架构的CPU添加描述信息的技术实现
2025-06-27 14:35:24作者:谭伦延
在逆向工程工具Rizin中,对各类处理器架构的支持是一个核心功能。目前项目中存在一个需求:需要为每种架构插件中的asm.cpu参数值添加详细的文本描述,特别是对那些不太常见的处理器架构,这将极大提升用户体验。
技术背景
Rizin通过架构插件系统支持多种处理器架构,每个插件都定义了该架构支持的CPU类型。asm.cpu参数用于指定当前使用的CPU类型,但现有实现仅提供了CPU类型的枚举值,缺乏对每种CPU的文字说明。
实现方案
要实现这个功能,我们需要在以下几个方面进行修改:
-
架构插件修改:在每个架构插件文件中添加CPU描述映射表。例如在MIPS架构插件
librz/arch/p/arch_mips_cs.c中,除了现有的CPU枚举值外,还需要添加对应的描述信息。 -
描述内容规范:描述内容不应只是简单的"Generic CPU"这样的简短说明,而应该包含1-2句话的技术说明,提供足够的关键词信息,方便用户进一步搜索了解。
-
命令接口扩展:建议通过扩展
aL命令来实现该功能,新增子命令aLc <plugin_name>来列出指定插件的CPU详细信息。
技术细节
实现时需要关注的核心文件包括:
- 命令处理相关:
librz/core/cmd/cmd_plugins.c和librz/core/cmd_descs/cmd_plugins.yaml - 主程序逻辑:
librz/main/rz-asm.c - 架构分析相关:
librz/arch/analysis.c
实施建议
对于初次贡献者,建议从一个架构(如MIPS)开始实现,验证方案可行性后再扩展到其他架构。描述信息应当包含:
- CPU的典型应用场景
- 主要特性概述
- 与其他型号的关键区别
这种改进将显著提升Rizin对新手用户的友好度,特别是在处理不常见架构时,用户能快速了解各CPU型号的基本信息,而不必额外查阅资料。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
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
475
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
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++
644
255