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。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
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!C0315- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









