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
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
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
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
暂无简介
Dart
671
156
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++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217