angr项目中如何区分内部函数调用与库函数调用
2025-05-28 20:09:59作者:傅爽业Veleda
在二进制程序分析过程中,准确识别函数调用的来源对于理解程序行为至关重要。本文将深入探讨如何在angr框架中区分程序内部函数调用和外部库函数调用。
核心判断方法
angr提供了loader模块来帮助分析人员判断函数调用的来源性质。主要可以通过以下两种方式实现:
-
主对象检查法: 使用
project.loader.find_object_containing(addr)方法获取包含指定地址的对象,然后与project.loader.main_object进行比较。如果两者相同,则说明是程序内部调用。 -
PLT表检查法: 通过访问
project.loader.main_object.plt和project.loader.main_object.reverse_plt可以检查PLT存根,这些通常用于外部库函数调用。
技术原理详解
加载器模块架构
angr的loader模块负责管理二进制文件及其依赖的所有对象。其中:
main_object代表主程序本身- 其他对象代表动态链接库等外部依赖
PLT机制分析
过程链接表(PLT)是动态链接的关键组件:
.plt节包含跳转到外部函数的存根代码.got.plt节存储实际函数地址reverse_plt提供了从地址到符号名的反向映射
实际应用示例
def is_internal_call(project, call_addr):
obj = project.loader.find_object_containing(call_addr)
if obj is project.loader.main_object:
return True
# 检查PLT调用
if call_addr in project.loader.main_object.plt:
return False
return None # 无法确定的情况
进阶技巧
-
结合CFG分析: 可以与控制流图分析结合,更准确地识别调用关系。
-
符号执行辅助: 在符号执行过程中,可以通过hook点设置来区分不同来源的调用。
-
混合调用场景处理: 注意处理通过函数指针等间接调用的情况。
注意事项
- 静态链接程序可能需要特殊处理
- JIT代码等动态生成代码需要额外考虑
- 某些编译器优化可能会影响判断准确性
掌握这些技术可以帮助分析人员更准确地理解程序的执行流程和模块间交互,为后续的程序分析、行为分析等工作奠定基础。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
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++
877
578
openEuler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。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
🎉 (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
1.33 K
746
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
137