Rizin项目中wx命令写入十六进制数据的问题分析
2025-06-27 21:24:27作者:牧宁李
在逆向工程工具Rizin的使用过程中,用户报告了一个关于wx命令无法正确写入十六进制数据的问题。该问题最初在macOS 15.2 ARM64系统上被发现,表现为当用户尝试使用wx命令写入特定十六进制数据时,系统会返回错误信息。
问题现象
用户在使用Rizin时执行了以下操作序列:
- 启动Rizin并创建一个10240字节的内存区域
- 尝试使用
wx 0x9090e803000000命令写入数据 - 系统返回错误:"ERROR: Could not write hexpair '0x9090e803000000' at 0"
- 尝试去掉0x前缀的
wx 9090e803000000命令同样失败
技术分析
wx命令是Rizin中用于写入十六进制数据的基本命令,其功能是将指定的十六进制字节序列写入当前偏移位置。正常情况下,该命令应接受带或不带0x前缀的十六进制字符串。
从技术实现角度来看,这个问题可能涉及以下几个方面:
- 十六进制字符串解析逻辑的缺陷
- 特定平台(ARM64)下的字节序处理问题
- 内存写入权限检查的误判
问题解决
有趣的是,这个问题在后续的代码提交中得到了修复,但修复的具体原因和方式并不明确。这表明:
- 可能是一个隐性的边界条件问题
- 或者是与其他功能修改相关的副作用修复
- 也可能是特定版本中的临时性bug
最佳实践建议
对于Rizin用户,如果在使用wx命令时遇到类似问题,可以尝试以下解决方案:
- 确保使用最新版本的Rizin
- 检查十六进制字符串的格式是否正确
- 确认当前偏移位置是否可写
- 对于长十六进制串,可以尝试分段写入
总结
这个案例展示了即使是成熟的逆向工程工具,在特定平台和环境下也可能出现基本功能异常的情况。它提醒我们:
- 开源工具的跨平台兼容性需要持续关注
- 基础功能的稳定性对用户体验至关重要
- 及时更新工具版本可以避免许多已知问题
对于开发者而言,这类问题的快速修复也体现了开源社区响应问题的效率,以及持续集成/持续交付(CI/CD)流程在保证软件质量方面的重要性。
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
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 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 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 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
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
672
157
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++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥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
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218