Radare2项目中rahash2工具的JSON输出SSDEEP哈希问题分析
在逆向工程和二进制分析领域,radare2是一个功能强大的开源框架。其中rahash2工具用于计算各种哈希值,但在最新版本中发现了一个关于SSDEEP哈希输出的问题。
问题现象
当使用rahash2工具计算SSDEEP哈希时,普通文本输出格式能够正确显示哈希值,但JSON输出格式却显示了一个十六进制编码的字符串,而非预期的SSDEEP哈希值。
具体表现为:
- 普通模式输出正确的SSDEEP哈希格式:
1536:H8pLK/4eqcKc38iKDLyc3++TQbrIRKo5:cCvqcMLyvYGURKo - JSON模式输出错误的十六进制编码:
313533363a4838704c4b2f346571634b633338694b444c7963332b2b5451627249524b6f353a63437671634d4c7976594755524b6f...
技术背景
SSDEEP是一种模糊哈希算法,主要用于识别相似但不完全相同的文件。与传统的加密哈希(MD5、SHA1等)不同,SSDEEP能够检测到文件内容的小改动,产生相似的哈希值。
在radare2框架中,rahash2工具负责计算各种哈希值,包括传统哈希和模糊哈希。JSON输出功能旨在提供机器可读的哈希结果,但在SSDEEP哈希处理上出现了编码问题。
问题根源
通过分析源代码发现,JSON输出处理逻辑中存在以下问题:
-
哈希值处理通用化:JSON输出处理将所有哈希值视为二进制数据进行十六进制编码,没有针对SSDEEP这种特殊文本格式哈希进行特殊处理。
-
数据截断问题:从输出结果可以看到,错误的十六进制字符串后面还附加了大量零值填充,这表明缓冲区处理也存在问题。
-
类型识别缺失:rahash2没有区分文本型哈希(如SSDEEP)和二进制哈希(如MD5),导致统一处理时出现编码错误。
解决方案
修复此问题需要:
-
在JSON输出逻辑中增加对SSDEEP哈希的特殊处理,直接输出原始文本格式而非十六进制编码。
-
修改哈希值缓冲区处理逻辑,避免不必要的零值填充。
-
在rahash2中建立哈希类型分类系统,区分文本型和二进制型哈希算法。
影响范围
该问题影响所有使用rahash2 JSON输出功能处理SSDEEP哈希的场景,特别是自动化分析系统中依赖JSON格式输出的部分。普通交互式使用不受影响,因为文本输出功能正常。
总结
这个案例展示了在开发通用工具时处理特殊数据类型的重要性。即使是看似简单的功能如哈希计算,也需要考虑不同算法输出格式的差异性。radare2团队已经注意到这个问题并着手修复,体现了开源社区对工具质量的持续改进。
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。C0108
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.Python059
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00