python binding can't add label in mlil
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- reverse-engineering
Hướng nghiên cứu
Start by locating the existing Python binding for llil.add_label_for_address and the MLIL label entry points used in the example, including MediumLevelILLabel and MediumLevelILFunction. Determine where an equivalent MLIL API belongs and verify that the shown workflow can create labels and replace the indirect jump with if_expr without failing.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
What is the feature you'd like to have?
add python workflow api to add label in mlil like llil.add_label_for_address
Is your feature request related to a problem?
when solve indirect branch jump, its suppose to use mlil data flow analyze to calculate possible dest and replace 'jump' MLIL to 'if' MLIL , so a easy way to create label in mlil is necessary
Are any alternative solutions acceptable?
i have not found yet
Additional Information:
my code here ,can't work and i can't find a solution
import json
from binaryninja import(
Workflow,
AnalysisContext,
Variable,
Activity,
MediumLevelILFunction,
MediumLevelILConstPtr,
MediumLevelILConstData,
MediumLevelILConst,
MediumLevelILLoad,
MediumLevelILVar,
MediumLevelILAdd,
MediumLevelILSub,
MediumLevelILXor,
MediumLevelILMul,
MediumLevelILJump,
PossibleValueSet,
RegisterValueType,
MediumLevelILLabel,
LowLevelILLabel,
)
mlil_const=MediumLevelILConstPtr | MediumLevelILConstData | MediumLevelILConst
def search_var_def(var:Variable,mlil:MediumLevelILFunction,cond):
var_def=mlil.get_var_definitions(var)
# print(hex(var_def[0].address))
if len(var_def)==1 and isinstance(var_def[0].src,mlil_const):
print("def==1",var_def)
return
if (len(var_def)==2):
# print(var_def)
if isinstance(var_def[0].src,mlil_const) and isinstance(var_def[1].src,mlil_const):
if cond["value"]==None:
for key in var_def[0].branch_dependence.keys():
cond["value"]=mlil[key].condition.expr_index
break
return {var:{"t":var_def[0].src.value.value,"f":var_def[1].src.value.value}}
return
if len(var_def)>2:
print("def>2",var_def)
return None
var_def=var_def[0]
var_def_src=var_def.src
# print(var_def_src)
if isinstance(var_def_src,mlil_const):
print("const:",var_def_src)
return
if isinstance(var_def_src,MediumLevelILLoad):
# print("load:",var_def_src.operands)
table=var_def.get_possible_reg_values_after(var_def.dest.storage)
# print(table.mapping)
var_def_token=list(var_def_src.traverse(lambda x: x))
for token in var_def_token:
if isinstance(token,MediumLevelILVar):
mp=search_var_def(token.var,mlil,cond)
if mp==None:
return
# print(table,var_def,var_def.dest.storage)
if (table.type==RegisterValueType.UndeterminedValue):
print("undetermined table,check data section")
return
# print(mp,table.mapping)
try:
return {var:{"t":table.mapping[mp[token.var]["t"]],"f":table.mapping[mp[token.var]["f"]]}}
except KeyError:
return {var:{"t":table.mapping[mp[token.var]["t"]//8],"f":table.mapping[mp[token.var]["f"]//8]}}
return
Lvalue=search_var_def(var_def_src.left.var,mlil,cond)
Rvalue=search_var_def(var_def_src.right.var,mlil,cond)
tmp=Lvalue|Rvalue
if isinstance(var_def_src,MediumLevelILAdd):
Tvalue=tmp[var_def_src.left.var]["t"]+tmp[var_def_src.right.var]["t"]
Fvalue=tmp[var_def_src.left.var]["f"]+tmp[var_def_src.right.var]["f"]
return {var:{"t":Tvalue,"f":Fvalue}}
elif isinstance(var_def_src,MediumLevelILSub):
Tvalue=tmp[var_def_src.left.var]["t"]-tmp[var_def_src.right.var]["t"]
Fvalue=tmp[var_def_src.left.var]["f"]-tmp[var_def_src.right.var]["f"]
return {var:{"t":Tvalue,"f":Fvalue}}
elif isinstance(var_def_src,MediumLevelILXor):
Tvalue=tmp[var_def_src.left.var]["t"]^tmp[var_def_src.right.var]["t"]
Fvalue=tmp[var_def_src.left.var]["f"]^tmp[var_def_src.right.var]["f"]
return {var:{"t":Tvalue,"f":Fvalue}}
elif isinstance(var_def_src,MediumLevelILMul):
Tvalue=tmp[var_def_src.left.var]["t"]*tmp[var_def_src.right.var]["t"]
Fvalue=tmp[var_def_src.left.var]["f"]*tmp[var_def_src.right.var]["f"]
return {var:{"t":Tvalue,"f":Fvalue}}
else:
print("Unsupported operation:",var_def_src)
return None
def handle_two_direct_indirect_jump(ctx:AnalysisContext):
bv=ctx.function.view
mlil=ctx.function.mlil
llil=ctx.function.llil
update=False
for instr in mlil.instructions:
if isinstance(instr,MediumLevelILJump) and isinstance(instr.dest,MediumLevelILVar):
# print(instr.get_possible_reg_values(instr.dest.var.storage))
if instr.get_possible_reg_values(instr.dest.var.storage).type==RegisterValueType.UndeterminedValue:
# print(instr.dest.var)
cond={"value":None}
res=search_var_def(instr.dest.var, mlil,cond)
# print(cond)
if res==None or cond["value"]==None:
raise RuntimeError("calc fail,check {}".format(hex(instr.address)))
ctx.function.set_user_indirect_branches(instr.address, [(ctx.function.arch,res[instr.dest.var]["t"]),(ctx.function.arch,res[instr.dest.var]["f"])],ctx.function.arch)
print(hex(res[instr.dest.var]["t"]),llil.get_instruction_start(res[instr.dest.var]["t"]))
print(hex(res[instr.dest.var]["f"]),llil.get_instruction_start(res[instr.dest.var]["f"]))
t_instr=llil[llil.get_instruction_start(res[instr.dest.var]["t"])].mapped_medium_level_il
f_instr=llil[llil.get_instruction_start(res[instr.dest.var]["f"])].mapped_medium_level_il
print(hex(res[instr.dest.var]["t"]),t_instr)
print(hex(res[instr.dest.var]["f"]),f_instr)
t_label=mlil.get_label_for_source_instruction(t_instr.instr_index)
f_label=mlil.get_label_for_source_instruction(f_instr.instr_index)
print("set indirect jump at {} to {}:{},{}:{}".format(hex(instr.address),hex(res[instr.dest.var]["t"]),t_label,hex(res[instr.dest.var]["f"]),f_label))
if_instr=mlil.if_expr(cond["value"],t_label,f_label,instr.source_location)
mlil.replace_expr(instr.expr_index,if_instr)
mlil.append(if_instr)
update=True
if update:
mlil.finalize()
mlil.generate_ssa_form()
wf=Workflow("").clone("satori.function.deobf")
wf.register_activity(Activity(configuration=json.dumps({
"name":"satori.function.handle_two_direct_indirect_jump.activity",
"title":"handle_two_direct_indirect_jump",
"description":"handle_two_direct_indirect_jump",
"eligibility":{
"auto":{
"default":True
}
}
}),action=lambda context: handle_two_direct_indirect_jump(context)))
wf.insert("core.function.generateHighLevelIL",["satori.function.handle_two_direct_indirect_jump.activity"])
wf.register()
- Ngôn ngữ chính
- C++
- Star
- 1.3k
- Fork
- 298
- Merge trung bình
- 5 ngày 5 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 19
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Vector35/binaryninja-api
-
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Vector35/binaryninja-api#8540 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Vector35/binaryninja-api#8516 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
Vector35/binaryninja-api#8503 ·
-
normalize time logs from WARP Đang mở
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Vector35/binaryninja-api#8446 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Vector35/binaryninja-api#8444 ·
Tất cả issue của Vector35/binaryninja-api
Issue tương tự
-
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
autowarefoundation/autoware_universe#13413 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
-
automated-analysis bug memory-safety
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
-
Sensor initialization takes very long when `--initial-sim-time` is set to current UNIX timestamp Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
gazebosim/gz-sensors#662 · 1 bình luận ·