Ghidra项目中函数指针参数传递问题的技术分析
2025-04-30 19:36:18作者:殷蕙予
问题背景
在逆向工程工具Ghidra的使用过程中,发现了一个关于函数指针参数传递的有趣现象。当使用函数指针变量调用函数时,参数传递的顺序似乎与预期的调用约定不符,特别是在处理混合数据类型参数时表现尤为明显。
问题现象
在分析Windows应用程序时(特别是使用PASCAL调用约定的90年代Windows程序),发现Ghidra在处理函数指针调用时存在以下问题:
- 对于函数指针变量类型为
mixMessage * *32(指向函数的间接指针)的情况 - 函数原型定义为
WORD mixMessage(int wDevID, WORD wMsg, WORD, DWORD dwParam1, DWORD dwParam2, DWORD, ulong) - 实际反编译输出显示参数顺序与预期不符
技术细节分析
参数传递顺序异常
根据调用约定,参数应按特定顺序压栈。在PASCAL调用约定中,参数应从左到右压栈。然而观察到的现象是:
- 预期顺序:3个2字节参数后跟4个4字节参数
- 实际顺序:4个4字节参数后跟3个2字节参数
参数类型处理问题
进一步测试发现,Ghidra的参数处理似乎分为两个阶段:
- 第一阶段:忽略调用约定,按某种默认顺序处理
- 第二阶段:按照正确的调用约定处理
这种两阶段处理导致了参数顺序和数据类型显示不一致的问题。例如,在反编译输出中,参数的实际顺序与函数原型中声明的顺序相反才能得到正确结果。
问题根源
经过深入分析,发现问题出在Ghidra的decompiler代码中,具体是在ParamListStandard::assignMap(...)方法的实现上。该方法负责参数映射的分配,但在处理函数指针调用时未能正确应用调用约定规则。
解决方案
针对这个问题,可以采取以下措施:
- 修改
ParamListStandard::assignMap(...)方法的实现,确保在处理函数指针调用时正确应用调用约定 - 对于混合数据类型参数,需要特别关注参数大小和对齐方式
- 在函数指针调用场景下,需要确保参数映射逻辑与直接函数调用一致
实际应用建议
对于使用Ghidra分析老旧Windows程序的逆向工程师,建议:
- 仔细检查函数指针调用的参数顺序
- 必要时手动调整函数原型中的参数顺序以获得正确的反编译结果
- 关注参数数据类型的显示是否与实际调用一致
- 在遇到参数传递问题时,考虑是否是调用约定应用不完整导致的
总结
Ghidra作为一款强大的逆向工程工具,在处理复杂调用场景时仍存在一些边界情况。理解这些问题的本质和解决方法,可以帮助逆向工程师更高效地使用该工具分析目标程序。特别是在处理历史遗留代码和特殊调用约定时,需要格外注意参数传递的细节问题。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
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
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥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
62
19
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
261
92