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スペディ

Spedi は、可変サイズの Thumb ISA の投機的逆アセンブラです。 ELF ファイルを入力として指定すると、Spedi は次のことができます。

正しい組み立て説明書を復元します。
スイッチジャンプテーブルのターゲットを回復します。
バイナリ内の関数とその呼び出しグラフを特定します。

Spedi は、シンボル情報を使用せずにバイナリに対して直接動作します。実験では、Spedi が IDA Pro よりも優れたパフォーマンスを発揮することがわかりました。

アイデア

Spedi は、バイナリ内で使用可能なすべての基本ブロック (BB) を回復します。同じジャンプ命令を共有する BB は、1 つの最大ブロック (MB) にグループ化されます。次に、オーバーラップ分析と CFG 競合分析を使用して MB を絞り込みます。詳細については、CASES'16 の論文「バイナリコードの投機的逆アセンブリ」を参照してください。紙はここから入手できます。

結果の概要

Spedi は、ベンチマークバイナリからアセンブリ命令を平均 99.96% で (ほぼ) 完全に復元します。比較すると、IDA Pro の平均は 95.83% で、 shaベンチマークの相対的に低いパフォーマンスによって偏っています。

Spedi は平均して 97.46% の機能を正確に回復します。つまり、正しい開始アドレスと終了アドレスが識別されます。これを IDA Pro が達成した平均 40.53% と比較してください。

私たちの手法の優れた特性は、高速であり、ベンチマークサイズの増加に合わせて適切に拡張できることです。たとえば、spedi はdu (50K 命令) を約 150 ミリ秒で逆アセンブルします。さらに最適化する余地が十分にあることに注意してください。

引用

学術論文で Spedi を引用するには、以下を使用してください。

 @inproceedings{BenKhadraSK2016,
 author = {Ben Khadra, M. Ammar and Stoffel, Dominik and Kunz, Wolfgang},
 title = {Speculative Disassembly of Binary Code},
 booktitle = {Proceedings of the International Conference on Compilers, Architectures and Synthesis for Embedded Systems},
 year = {2016},
 location = {Pittsburgh, Pennsylvania},
 articleno = {16},
 doi = {10.1145/2968455.2968505},
 acmid = {2968505},
 publisher = {ACM},
}

使用法

プロジェクトをビルドし、このリポジトリで利用可能なベンチマークスイートのバイナリの 1 つで試してください。

次のコマンドは、 spedi .textセクションを投機的に逆アセンブルするように指示します。

$ ./spedi -t -s -f $FILE > speculative.inst

次のコマンドを使用して、正しい命令に関する正確な情報を提供する ARM コードマッピングシンボルに基づいて.textセクションを逆アセンブルします。

$ ./spedi -t -f $FILE > correct.inst

両方の出力を比較する最も簡単な方法は、次を使用することです。

$ diff -y correct.inst speculative.inst | less

現在、スイッチテーブルとコールグラフの回復に関連する結果を表示するには、 main.cppを手動で変更する必要があります。

ロードマップ

このツールは学術的な概念実証です。現在、それは私たちの優先リストには載っていません。ただし、将来的には次のような機能を念頭に置いています。

混合モードの ARM/Thumb 逆アセンブリ。投機的逆アセンブルの一般的な考え方
これを行うためのフレームワークを提供します。基本的に、コード領域を投機的に 2 回逆アセンブルする必要があります。 1 回目は Thumb モード、2 回目は ARM モードです。その後、モード切り替え命令 (主にbxとblx ) を分析する必要があります。この文書では、関連する詳細をいくつか説明します。
x86/x64 のサポート。 Thumb および同様の RISC のような ISA の変動性は限られています。基本的に、命令の幅は 2 バイトまたは 4 バイトになります。 x86/x64 をサポートすることで、この課題をさらに推進する必要があります。この目的のために、重複分析は 2 MB を超える可能性があり、状況が複雑になります。現在の Maximal Block データ構造は、これを行うには効率的ではありません。
リファクタリング。コードは ELF リーダーと密接に結合されています。また、これは Thumb ISA に固有です。他の ISA やバイナリ形式をサポートするには、よりモジュール化する必要があります。
ELF リーダー: 当社の ELF リーダーは libelfin に基づいています。いくつかのメモリリークの問題が引き継がれています。さらに、DWARF デバッグ情報を含むバイナリではリーダーがクラッシュする可能性があります。これらの問題は、上流で、またはここで直接対処する必要があります。