探索深度解析:RTTI Parser,让逆向工程更简单
2024-06-20 13:52:40作者:平淮齐Percy
在软件安全研究和逆向工程领域,理解程序的运行时类型信息(Runtime Type Information,简称RTTI)是至关重要的一步。今天,我们向您推荐一个高效且功能强大的工具——RTTI Parser。这款开源项目由MlsDmitry开发,能够从可执行文件中解析RTTI信息,并以直观的方式整合到逆向分析工具中,极大地提升了逆向工程师的工作效率。
1、项目介绍
RTTI Parser是一个IDAPython插件,旨在帮助逆向工程师自动解析和利用C++程序中的RTTI数据。它不仅能识别出类层次结构,还能智能地为函数命名,使其在反编译视图、函数窗口及结构窗口中呈现清晰的调用关系。
2、项目技术分析
该工具的核心是基于Igor Skochinsky的研究成果,通过解析对象的元数据来重构类结构。它支持GNU g++ 64位编译器产生的二进制文件,并与主流逆向分析工具兼容。值得一提的是,虽然目前仅支持Python 3.10,但其出色的兼容性令人印象深刻。
3、项目及技术应用场景
在逆向工程中,当你需要深入理解复杂C++程序时,RTTI Parser能提供极大的帮助:
- 函数重命名:将函数重命名为
BaseClass::AnotherClass::sub_4B5A格式,一目了然。 - 结构体与虚表关联:创建结构体,映射虚表关系,便于跟踪方法调用。
- 调试辅助:通过清晰的函数名和结构,辅助调试过程,提高问题定位速度。
4、项目特点
- 快速解析:RTTI Parser设计精巧,解析速度快,减少了手工操作的时间成本。
- 智能重命名:自动生成符合C++语法的函数名称,提高代码阅读性。
- 功能扩展:持续更新,未来将增加对更多编译器和架构的支持,以及构建类图等功能。
- 易于集成:只需几行命令,即可在逆向分析工具中无缝集成RTTI Parser。
示例展示
以下是一些使用RTTI Parser前后的对比图片,展示了工具如何将原本杂乱的反编译视图转化为整洁、易懂的结构:
- 反编译视图:可以看到,函数名从无意义的子地址转换成了有意义的类成员函数形式。
- 函数窗口:同类成员函数被集中显示,清晰有序。
- 结构窗口:揭示了隐藏在代码背后的类结构。
为了方便测试,项目还提供了预处理过的.elf示例文件。
结语
RTTI Parser是一款针对逆向工程师精心打造的实用工具,它以其出色的功能和易用性,致力于简化你的逆向工程工作流程。不论是初学者还是经验丰富的专家,都能从中受益。立即加入,开启您的高效逆向之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
159
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++
629
222
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!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
593
129
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
230
307
🎉 (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
1.06 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
576
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
360
2.51 K