Radare2分析ELF/aarch64二进制时函数检测问题的技术解析
2025-05-09 10:24:44作者:平淮齐Percy
问题背景
在使用Radare2分析工具对由clang-16编译器生成的"hello world" ELF/aarch64二进制文件进行分析时,发现了一个函数检测异常的问题。具体表现为:在剥离符号表的二进制文件中,Radare2未能正确识别一个名为_IO_file_stat的函数,而在未剥离符号表的版本中该函数能够被正确识别。
技术分析
函数检测机制
Radare2在分析二进制文件时,会通过多种方式识别函数:
- 符号表信息(在未剥离的二进制中)
- 函数调用关系
- 函数序言(prologue)识别
- 控制流分析
在剥离符号表的二进制中,Radare2主要依赖后三种方式。对于aarch64架构,典型的函数序言包括栈指针调整和寄存器保存指令。
问题根源
本案例中,_IO_file_stat函数存在几个特殊特征:
- 该函数仅通过
blr x2这样的间接跳转指令被调用 - 函数起始位置没有典型的序言指令
- 函数起始处包含NOP指令
Radare2默认配置会跳过NOP指令(由anal.nopskip参数控制),这导致分析引擎误判了函数起始边界。此外,间接跳转的目标地址分析需要更深入的控制流模拟。
解决方案
针对此类问题,可以采取以下方法:
-
调整分析参数:
- 禁用NOP跳过:
e anal.nopskip=false - 启用更深入的分析:
e anal.hasnext=true
- 禁用NOP跳过:
-
使用高级分析命令:
aae命令执行模拟分析,可以解析间接跳转目标aaa执行完整分析流程
-
利用EH_FRAME信息: 对于包含.eh_frame段的ELF文件,可以利用其中的展开信息辅助函数识别。这在编译器未使用
-fno-asynchronous-unwind-tables选项时特别有效。
实践建议
对于aarch64架构的二进制分析,建议:
- 优先使用未剥离符号表的二进制进行分析
- 对于剥离二进制,结合多种分析方法和参数
- 注意处理重定位信息,确保分析完整性
- 对于间接跳转目标,使用模拟执行辅助分析
总结
Radare2作为强大的二进制分析工具,在面对特殊函数结构时需要适当调整分析策略。通过理解其分析机制和合理配置参数,可以有效提高函数识别的准确性。本案例展示了在aarch64架构下处理无典型序言、间接跳转目标函数的实用方法,为类似场景的分析提供了参考。
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869